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基于时间序列的微博谣言检测

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  • 万方数据
微博的低门槛造就了谣言产生的低成本,致使微博成为谣言信息的温床.因此,快速有效地检测谣言对微博至关重要.论文提出基于时间序列的微博谣言检测方法.为了提高谣言事件检测的性能,针对时间序列划分方法进行研究,提出基于聚类的微博事件划分方法,根据微博在时间上的聚合程度构建时间序列.同时基于GRU网络构建事件分类模型,自动学习特征用于谣言检测.实验结果表明,检测准确率达到96.7％,验证了该方法在谣言检测问题上的有效性.
Microblog Rumors Detection Based on Time Series

韩连金、潘伟民、张海军

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新疆师范大学计算机科学技术学院 乌鲁木齐 830054

谣言检测 时间序列 聚类 GRU

U1703261XSY202002005

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.08.024

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(8)
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