基于用户行为特征的微博谣言检测
李艳君
张海军
潘伟民
新疆师范大学计算机科学技术学院 乌鲁木齐 830054
摘要：众多谣言在公开社交平台微博上肆意产生与传播,谣言检测有利于降低谣言对社会产生的不良影响.为探究微博用户的行为特征与该用户发布谣言的关联,提出一种基于用户行为特征的微博谣言检测算法(RDUC).该模型主要以用户的点赞、转发和评论等行为特征作为主要参数,挖掘用户历史行为与谣言发布的关联,并且将ERNIE模型和DPCNN模型相结合对微博谣言事件进行检测.通过使用Ma公开数据集进行实验并与3种常用的谣言检测算法比较得出:该算法的准确率高达90.1%,高于这3种常用谣言检测算法.因此RDUC算法具有实际意义和应用价值.
关键词：用户行为ERNIEDPCNN谣言检测
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(U1703261)自治区创新环境(人才、基地)建设专项(人才专项计划(2019XS08)
论文发表日期：2023-04-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 850-854 )
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