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微博谣言检测方法研究
被引量:
23
1
作者
程亮
邱云飞
孙鲁
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第2期226-228,262,共4页
微博中某一话题引起强烈关注,随着事态的发展,关于此话题的信息也开始偏轨,错误观点、失实报道经转发充斥了微博信息平台,话题在传播过程中演变出谣言。微博谣言在传播过程中具有传播速度越来越快、传播范围越来越广、传播过程越来越难...
微博中某一话题引起强烈关注,随着事态的发展,关于此话题的信息也开始偏轨,错误观点、失实报道经转发充斥了微博信息平台,话题在传播过程中演变出谣言。微博谣言在传播过程中具有传播速度越来越快、传播范围越来越广、传播过程越来越难以控制等特点。提出基于BP神经网络模型及改进其激发函数,同时引入冲量项,对微博话题在传播过程中演变为谣言进行检测。实验结果表明,该算法具有较好的检测效果。
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关键词
微博
谣言
bp
神经网络模型
激发函数
冲量项
下载PDF
职称材料
题名
微博谣言检测方法研究
被引量:
23
1
作者
程亮
邱云飞
孙鲁
机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
辽宁工程技术大学软件学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第2期226-228,262,共4页
文摘
微博中某一话题引起强烈关注,随着事态的发展,关于此话题的信息也开始偏轨,错误观点、失实报道经转发充斥了微博信息平台,话题在传播过程中演变出谣言。微博谣言在传播过程中具有传播速度越来越快、传播范围越来越广、传播过程越来越难以控制等特点。提出基于BP神经网络模型及改进其激发函数,同时引入冲量项,对微博话题在传播过程中演变为谣言进行检测。实验结果表明,该算法具有较好的检测效果。
关键词
微博
谣言
bp
神经网络模型
激发函数
冲量项
Keywords
microblogging rumour bp neural network excitation function impulse item
分类号
TP306.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
微博谣言检测方法研究
程亮
邱云飞
孙鲁
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013
23
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