社交媒体内容可信性分析与评价

摘要：

近年来社交媒体在拓宽人们获取信息渠道的同时,也方便了虚假信息的传播,并造成了严重的负面影响与传统互联网媒体相比,社交媒体包含的信息更加复杂多样,为内容可信性的判断带来了新的挑战.已有研究在分析社交媒体内容可信性时,对挖掘可信性影响因素进行了很多工作,但缺乏对噪音数据的处理,大量的无用推文会对推文可信性判断造成干扰,进而会影响事件层面的可信性判断,从大量噪音数据中筛选出真正有用的推文数据就显得尤为重要.在推文层面同时考虑用户的主题因素和从众行为,减少了从众转发等噪音数据在可信性判断过程中的作用,对社交媒体内容的可信性进行研究,采用贝叶斯网络建立了社交媒体内容可信性评价模型,并通过新浪微博公开数据集验证了模型的有效性.

关键词：社交媒体、内容可信性、主题因素、从众行为、概率图模型

所属期刊栏目：56

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目2017YFB1003000;国家自然科学基金项目61370208,61472081,61320106007,61272531;国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目2013AA013503;江苏省网络与信息安全重点实验室基金项目BM2003201;江苏省计算机网络技术重点实验室基金项目BE2018706

在线出版日期：2019-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：1939-1952