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基于潜在语义分析的微博谣言早期检测研究

基于潜在语义分析的微博谣言早期检测研究

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作者：刘召苓北京交通大学

学位级别：硕士

随着社交媒体的高速发展,以微博为代表的新兴媒体成为信息交流的重要平台。在给人们的生活带来便利的同时,开放的微博平台也成为了谣言重要发源地。传统的谣言检测方法大多通过学习转发评论信息的语义表示进行研究分析,此时谣言已经广... 详细信息

随着社交媒体的高速发展,以微博为代表的新兴媒体成为信息交流的重要平台。在给人们的生活带来便利的同时,开放的微博平台也成为了谣言重要发源地。传统的谣言检测方法大多通过学习转发评论信息的语义表示进行研究分析,此时谣言已经广泛传播,造成了很多严重的后果。谣言早期检测能够更大程度的减少谣言传播范围,具有更重要的现实意义。由于潜伏期的谣言暴露的特征非常有限,使得谣言的早期检测非常困难;同时传统的谣言检测忽略了当前庞大的谣言数据库和潜在语义特征。针对以上问题,本文构建主题特征来增强谣言早期检测效果,在不依赖于待检测微博的评论转发信息的基础上,提出了新的谣言检测模型进行谣言早期检测,实现了实际工作中谣言早期检测的实时性需求。本文的主要工作有:(1)针对谣言复杂模糊多样化、大量重复性谣言泛滥等问题,定义了标题权重并针对同类事件谣言修正逆向文档频率改进了TF-IDF关键词抽取算法得到种子敏感词集,改进了点互信息算法得到关联词集。在此基础上,构建了特定应用于微博谣言的敏感词库,可在后续主题提取时提升文本对谣言词的语义理解和识别能力,辅助谣言识别。(2)针对当前主题模型对文本低频词的不敏感性问题,将构建的谣言敏感词库与隐含狄利克雷分布主题模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA)融合,提出了RUM-LDA主题模型,设计了谣言主题特征提取方法。通过对比实验表明RUMLDA模型有效提高了敏感信息主题识别效率,主题特征能极大的提升后续谣言检测的准确率,降低检测时间,增强谣言早期检测效果。(3)针对微博文本长短不一、随意化等问题,设计了基于注意力机制和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)融合的上下文语义特征提取方法,提出了基于潜在语义分析的微博谣言早期检测模型,将该模型命名为RUMATTLSTM模型,该模型将传统社交特征、谣言主题特征和上下文语义特征映射融合进行谣言早期检测,解决了传统网络需要应对的梯度消失和梯度爆炸问题。实验表明,该模型能更好的识别文本的潜在语义信息,有效提高了谣言早期检测的各项性能指标,可对敏感词等关键内容分配更多的注意力。

关键词：谣言早期检测潜在语义特征 RUM-LDA 主题特征 RUM-ATTLSTM

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微博早期谣言的传播范围评估方法研究

微博早期谣言的传播范围评估方法研究

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作者：梁晓菡中国民航大学

学位级别：硕士

谣言在微博上跨地域、快速地大量传播,损害人们的心理健康,破坏网络空间秩序。为降低微博谣言带来的不良后果,需在消息发布早期找到可能在未来广泛传播的谣言,因此在消息发布的早期进行谣言检测并对谣言的传播范围进行预评估。首先,构... 详细信息

谣言在微博上跨地域、快速地大量传播,损害人们的心理健康,破坏网络空间秩序。为降低微博谣言带来的不良后果,需在消息发布早期找到可能在未来广泛传播的谣言,因此在消息发布的早期进行谣言检测并对谣言的传播范围进行预评估。首先,构建微博谣言早期检测模型,在消息发布时刻针对单条消息进行谣言检测。由于谣言比非谣言有更加强烈的传播需求提出引导词特征,并在消息发出时刻从单条消息中提取基于内容的特征、基于发布者的特征和引导词特征进行早期谣言检测。实验结果表明,新提出的引导词特征能有效提高谣言检测效果,早期谣言检测模型可达到较优水平。其次,早期谣言检测模型存在误报和漏报现象,若直接对模型检测出的谣言进行惩治会影响用户体验,因此提出谣言传播范围评估模型,在谣言发布早期寻找可能在发布后广泛传播的谣言,以帮助官方及时、重点地查证谣言。在谣言传播范围评估模型中设置评估周期,采用用户的历史数据如评论关系数据、转发关系数据改进用户影响力算法,以谣言发布者的综合影响力预评估谣言最终可能达到的传播范围,并筛选出可能在发布后广泛传播的谣言。实验结果表明,谣言传播范围评估模型能有效地预评估谣言在未来达到的传播范围,并找到在某周期发出的可能在未来广泛传播的谣言。结合微博谣言的早期检测模型和谣言传播范围评估模型找到了可能会在未来广泛传播的谣言,为微博官方在谣言发布早期有效治理谣言提供保障。

关键词：谣言早期检测传播范围影响力 PageRank算法评估模型

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