基于主题和预防模型的微博谣言检测

作     者：马鸣 刘云 刘地军 白健 MA Ming;LIU Yun;LIU Di-jun;BAI Jian

作者机构：北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学北京市教委通信与信息系统重点实验室北京100044 保密通信重点实验室四川成都610041 

出 版 物：《北京理工大学学报》 (Transactions of Beijing Institute of Technology)

年 卷 期：2020年第40卷第3期

页      面：310-315页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划(2016YFC0801004) 中央高校基本科研业务费专项资金课题(2017JBZ017) 

主　　题：微博 谣言检测 主题发现 谣言预防 

摘      要：针对微博短文本存在的特征提取困难及微博谣言传播浪费网络资源的问题,提出了基于主题和预防模型的微博谣言检测.对微博进行主题提取,按主题分类后提取基于用户、传播结构、内容三方面的统计特征.将样本与官方谣言子集中的微博进行相似度计算,将其值与传统特征进行特征融合之后作为统计特征进入有监督的机器学习.实验结果表明,相对于传统的有监督机器学习,该方法将微博谣言检测的性能提升了3%左右,同时实现了谣言预防.