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王长生

作品数：1 被引量：9H指数：1
供职机构：北京工商大学更多>>
发文基金：教育部人文社会科学研究基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇谣言
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机

机构

  • 1篇北京工商大学

作者

  • 1篇韩忠明
  • 1篇段大高
  • 1篇李斌
  • 1篇王长生

传媒

  • 1篇计算机仿真

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于微博评论的虚假消息检测模型被引量：9
2016年
微博虚假消息的判别是微博研究中的难点问题。为了实现快速准确识别,从源微博的评论角度出发定义了三个不同特征:支持性、置信度、内容相关性。利用所选三个特征作为输入,构建SVM分类算法判别消息真伪。以抓取的新浪微博上的真实数据集作为实验对象,利用提出的模型进行了实验并与人工神经网络对比,在虚假微博的识别中初步取得了较好的结果,可以有效的识别虚假消息。
段大高王长生韩忠明李斌
关键词：谣言支持向量机
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共1页<1>
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