【摘 要】
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财经舆情的可信度评估影响企业发展和投资者利益,为了获得可信度判别标准并判断其准确性,本文设计了一个基于模型检测技术的可信度检测框架。利用决策树算法代替传统的人工归
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院,江苏省社会公共安全科技协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“突发事件网民负面情感的模型检测研究”(71774084),“个体调节定向与信息瀑布演进交互作用机制研究”(71874082),国家社会科学基金项目“基于社会网络分析的网络舆情主题发现研究”(15BTQ063)
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财经舆情的可信度评估影响企业发展和投资者利益,为了获得可信度判别标准并判断其准确性,本文设计了一个基于模型检测技术的可信度检测框架。利用决策树算法代替传统的人工归纳过程来构建财经舆情的可信度判断规则,并以CTL形式化语言描述。将财经舆情数据库表示为基于时序逻辑关系的可信度待检测模型,并将模型以kripke结构表示。通过模型检测器NuSMV对待检测模型进行自动化的规则验证,判断待检测模型是否符合可信度检测规则,将不符合规则的模型中的路径输出为反例路径,即为不可信财经舆情的检测路径。最后,结合实证研究对提出的
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