[发明专利]基于用户关系结构特征的微博谣言检测方法和系统在审

专利信息
申请号: 201910489380.2 申请日: 2019-06-06
公开(公告)号: CN110362818A 公开(公告)日: 2019-10-22
发明(设计)人: 黄琪;周川;胡玥;谭建龙;郭莉 申请(专利权)人: 中国科学院信息工程研究所
主分类号: G06F17/27 分类号: G06F17/27;G06N3/04;G06F16/951
代理公司: 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 代理人: 邱晓锋
地址: 100093 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及一种基于用户关系结构特征的微博谣言检测方法和系统。该方法包括以下步骤:1)根据用户行为信息构造用户关系结构图,对所述用户关系结构图进行建模得到用户向量;2)根据微博话题流数据的传播路径构造传播树,对所述传播树进行编码得到传播树向量;3)将所述用户向量和所述传播树向量进行级联,并输入神经网络来判断微博话题是否为谣言。该系统包括用户编码器、传播树编码器和集成器。本发明对谣言传播过程中参与的用户进行建模,得到微博数据流中所有用户的向量表示,在谣言检测过程中增加了有用的检测因素,即体现了用户特征的作用,提高了谣言检测系统的正确率和F1值。
搜索关键词: 微博 向量 用户关系 传播 检测 建模 输入神经网络 用户行为信息 关系结构图 用户编码器 数据流 传播过程 传播路径 构造用户 检测系统 向量表示 用户特征 编码器 集成器 流数据 正确率 话题 级联
【主权项】:
1.一种基于用户关系结构特征的微博谣言检测方法,其特征在于,包括以下步骤:1)根据用户行为信息构造用户关系结构图,对所述用户关系结构图进行建模得到用户向量;2)根据微博话题流数据的传播路径构造传播树,对所述传播树进行编码得到传播树向量;3)将所述用户向量和所述传播树向量进行级联,并输入神经网络来判断微博话题是否为谣言。
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