本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)謠言的及時檢測和分析

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【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)在我們的現(xiàn)代生活中扮演著非常大的作用,且隨著現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)的不斷提速以及聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備的逐漸普及,各種各樣多元化的信息充斥在社交網(wǎng)絡(luò)平臺上,隨之而來的一個問題是謠言很可能在這種環(huán)境里孕育并進行大規(guī)模傳播,甚至造成一定的社會恐慌。但社交網(wǎng)絡(luò)用戶的專業(yè)性以及目前社交平臺謠言檢測的機制都不足以及時發(fā)現(xiàn)和組織平臺上謠言的傳播。因而本文提出了一個基于社交網(wǎng)絡(luò)平臺的謠言的自動檢測框架,并用在新浪微博平臺上盡可能早的檢測出謠言。本文實驗的目標是在給定大范圍話題(關(guān)鍵詞)的前提下,進行可疑子話題的分析與檢測,其工作主要分為兩個部分,一是可疑子話題的檢測,二是對檢測出的可疑子話題進行可信度的分析。具體的思路主要是,在給定大范圍話題的前提下,每隔固定檢測時間從新浪微博平臺上進行數(shù)據(jù)的爬取,將爬取下來的數(shù)據(jù)進行分詞、詞向量訓練等基本處理后,利用詞與詞之間的相似性進行聚類操作,得到當前時段內(nèi)的所有子話題,之后根據(jù)子話題被懷疑的程度進行篩選排序,初步篩選出存在謠言可能性的子話題。在這之后的工作主要是通過抽取子話題中微博的相關(guān)特征,包括微博用戶、微博內(nèi)容以及微博在傳播時的相關(guān)特征進行子話題可信度的建模分析,篩選出最有概率成為謠言的子話題。綜上所述,本文就給定關(guān)鍵詞時可疑子話題的檢測、子話題的可信度分析探討和分析,并就分析和檢測的及時性進行了探索和實踐。本實驗算法框架在真實的數(shù)據(jù)集上進行了實驗,結(jié)果表明,本文工作在社交網(wǎng)絡(luò)平臺上謠言的及時分析和檢測上取得了不錯的效果。
【關(guān)鍵詞】：社交網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)挖掘 謠言 自然語言處理
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：G206
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第1章 緒論11-20
• 1.1 課題背景11-14
• 1.1.1 微博的產(chǎn)生發(fā)展以及傳播11-12
• 1.1.2 微博可信度分析12-14
• 1.2 相關(guān)工作14-17
• 1.2.1 互聯(lián)網(wǎng)信息可信度14-15
• 1.2.2 微博信息可信度15-16
• 1.2.3 微博話題檢測16-17
• 1.3 本文工作及結(jié)構(gòu)17-19
• 1.3.1 本文工作17-19
• 1.3.2 本文結(jié)構(gòu)19
• 1.4 本章小結(jié)19-20
• 第2章 微博子話題識別20-38
• 2.1 微博子話題識別概述20-21
• 2.2 微博實時爬取21-25
• 2.3 微博分詞25-26
• 2.4 詞向量增量訓練26-31
• 2.5 詞庫建設(shè)31-32
• 2.6 子話題聚類32-35
• 2.7 子話題篩選排序35-37
• 2.8 本章小結(jié)37-38
• 第3章 微博子話題可信度分析38-50
• 3.1 微博子話題可信度分析概述38-39
• 3.2 特征抽取39-47
• 3.2.1 微博發(fā)布者特征39-41
• 3.2.2 微博內(nèi)容相關(guān)特征41-46
• 3.2.3 微博轉(zhuǎn)發(fā)相關(guān)特征46-47
• 3.3 實驗建模47-49
• 3.3.1 單微博可信度建模47-48
• 3.3.2 子話題可信度建模48-49
• 3.4 本章小結(jié)49-50
• 第4章 實驗分析50-57
• 4.1 實驗總體介紹50
• 4.2 數(shù)據(jù)分析50-51
• 4.3 實驗分析51-56
• 4.4 本章小結(jié)56-57
• 第5章 總結(jié)與展望57-58
• 參考文獻58-61
• 致謝61

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本文編號：722283