【摘 要】
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[目的/意义]针对前人成果普遍存在的处理效率与识别准确度等方面的问题,提出了基于复杂网络理论的微博谣言识别与预警算法。[方法/过程]该算法在第一阶段基于复杂网络理论,以
【机 构】
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西南财经大学经济信息工程学院,西南财经大学马克思主义学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费项目“基于群体自动叙事的互联网金融市场情绪预测模型研究”(编号:JBK1903006),中央高校教育教学改革专项-研究生教育教学改革项目“互联网舆情管理与分析”(编号:JYJ20180204)成果之一
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[目的/意义]针对前人成果普遍存在的处理效率与识别准确度等方面的问题,提出了基于复杂网络理论的微博谣言识别与预警算法。[方法/过程]该算法在第一阶段基于复杂网络理论,以动态节点管理为基础,对微博节点实施行为刻画,实现谣言恶意散布节点的早期告警与预测;在第二阶段以复杂网络关系发展理论为基础,将谣言与真实信息进行信息轨迹聚类与隔离,最终实现谣言侦测与识别。[结果/结论]基于新浪与腾讯微博作为数据源的实验证明,该算法较之既往算法,不但谣言覆盖度与识别准确率高,而且响应速度快、处理效率高,具有良好的性价比。
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