【摘 要】
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微博等在线社交平台的迅猛发展，促进了各种谣言信息的广泛传播，进而给社会秩序带来了潜在的威胁。微博谣言检测能够有效遏制谣言的传播，对净化网络环境、维护社会安定具有重要意义。针对传统谣言检测模型仅考虑用户、内容、传播统计等特征，忽略了谣言传播过程中用户的影响力、情感反馈等特征随转发和评论关系变化而变化的结构问题，提出了一种基于微博信息传播树的路径树核谣言检测模型。所提模型将用户的影响力、情感反馈和内容
【基金项目】
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国家社会科学基金项目（17BTQ068）；
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微博等在线社交平台的迅猛发展，促进了各种谣言信息的广泛传播，进而给社会秩序带来了潜在的威胁。微博谣言检测能够有效遏制谣言的传播，对净化网络环境、维护社会安定具有重要意义。针对传统谣言检测模型仅考虑用户、内容、传播统计等特征，忽略了谣言传播过程中用户的影响力、情感反馈等特征随转发和评论关系变化而变化的结构问题，提出了一种基于微博信息传播树的路径树核谣言检测模型。所提模型将用户的影响力、情感反馈和内容等特征嵌入到传播树的节点中，通过计算传播树中从根节点到叶子节点的路径相似度，来得到微博信息传播树结构之间的相似度，进而使用基于传播路径树核的支持向量机实现对微博谣言的检测。实验结果显示，所提模型的准确率达到93.5%，其效果优于未考虑传播路径结构特征的谣言检测模型。
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