[发明专利]基于内容、用户多因素分析的社交网络谣言检测方法在审
| 申请号： | 201711453302.4 | 申请日： | 2017-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN108038240A | 公开（公告）日： | 2018-05-15 |
| 发明（设计）人： | 刘金硕;牟成豪;李改潮;李晨曦;杨广益;李扬眉;陈煜森;邓娟 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06F17/27;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 郑勤振 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于内容、用户多因素分析的社交网络谣言检测方法，包括：步骤a，获取文本信息例，并获取文本信息例的文本信息和用户信息；步骤b，根据文本信息，建文本信息例的文本内容特征模型，文本内容特征模型包括关键词匹配模型、情感倾向模型、情感波动模型、主题聚类匹配模型和内容影响力评价模型；步骤c，根据用户信息，构建所述文本信息例的用户特征模型，用户特征模型包括内容一致性评判模型和用户影响力评价模型。步骤d，根据文本内容特征模型和用户特征模型，构建特征向量，训练分类器，将特征向量输入分类器并输出结果，以完成识别社交网络谣言。本发明不依靠单一特征进行检测，避免谣言的误查，提高检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 内容 用户 因素 分析 社交 网络 谣言 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于内容、用户多因素分析的社交网络谣言检测方法，其特征在于，包括：步骤a，获取文本信息例，并获取文本信息例的文本信息和用户信息；步骤b，根据所述文本信息，建立所述文本信息例的文本内容特征模型，所述文本内容特征模型包括关键词匹配模型、情感倾向模型、情感波动模型、主题聚类匹配模型和内容影响力评价模型；步骤c，根据所述用户信息，构建所述文本信息例的用户特征模型，所述用户特征模型包括内容一致性评判模型和用户影响力评价模型；步骤d，根据所述文本内容特征模型和所述用户特征模型，构建特征向量，训练分类器，将所述特征向量输入所述分类器并输出结果，以完成识别社交网络谣言。
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