[发明专利]基于动态表达学习的不实信息检测方法和装置在审

专利信息
申请号: 201710085225.5 申请日: 2017-02-16
公开(公告)号: CN106910013A 公开(公告)日: 2017-06-30
发明(设计)人: 谭铁牛;王亮;吴书;刘强;余峰 申请(专利权)人: 中国科学院自动化研究所
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/00;H04L29/06
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司11021 代理人: 钟文芳
地址: 100190 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开一种基于动态表达学习的不实信息检测方法,包括以下步骤获取待检测信息;利用预先建立的检测模型对所述待检测信息进行检测;输出检测结果;其中,检测模型如下建立步骤S1,首先建模联合表示用户信息和该用户行为信息的某一事件的动态行为表达式;用户信息包含用户的特征和用户可信度,行为信息包含行为类型;步骤S2,一个事件由不同信息组成,结合步骤S1中的所述动态行为表达式,最终得出事件可信度检测表达式;步骤S3,运用时间特征矩阵来取得在信息传播过程中用户动态行为特征连步骤S4,生成用户特征表达;步骤S5,利用配对学习法估算检测模型参数。
搜索关键词: 基于 动态 表达 学习 不实 信息 检测 方法 装置
【主权项】:
一种基于动态表达学习的不实信息检测方法,包括以下步骤:获取待检测信息;利用预先建立的检测模型对所述待检测信息进行检测;输出检测结果;其中,检测模型如下建立:步骤S1,首先建模联合表示用户信息和该用户行为信息的某一事件的动态行为表达式;用户信息包含用户的特征和用户可信度,行为信息包含行为类型;步骤S2,一个事件由不同信息组成,结合步骤S1中的所述动态行为表达式,最终得出事件可信度检测表达式;步骤S3,运用时间特征矩阵来取得在信息传播过程中用户动态行为特征连步骤S4,生成用户特征表达;步骤S5,利用配对学习法估算检测模型参数。
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