基于传播结构的微博谣言识别方法和系统

摘要

本发明提供了一种基于传播结构的微博谣言识别系统和方法，其通过支持向量机的机器学的方法，以微博的信息特征、用户特征以及传播特征的特征数据为数据，用随机游走法计算图核函数，再加上经典的径向基核函数，从而建立支持向量机模型，以用于识别谣言；每条微博用一棵传播树和一个特征向量表示，其中，传播树用以表示传播特征中的传播结构，特征向量的各维为信息特征、用户特征、非传播结构的传播特征；在识别微博时，利用模型建立模块已建立好的支持向量机模型，对待识别微博进行分类，根据分类结果从而判断待识别微博是否为谣言。本发明通过对微博信息传播结构的比较，可大幅提高鉴别微博谣言的准确率和召回率。

主权项

一种基于传播结构的微博谣言识别系统，其特征在于，包括如下装置：数据采集模块：用于收集和提取微博的信息特征、用户特征以及传播特征；模型建立模块：用于通过支持向量机的机器学习的方法，以微博的信息特征、用户特征以及传播特征的特征数据为数据建立模型，以用于识别谣言；其中，建立模型时所使用的微博数据为数据库中的微博，即已经提前人工标记好是否为谣言的微博；每条微博用一棵传播树和一个特征向量表示，其中，传播树用以表示传播特征中的传播结构，将信息特征、用户特征、非传播结构的传播特征作为特征向量的各维；模型识别模块：用于利用模型建立模块已建立好的模型，分析待识别微博，从而判断待识别微博是否为谣言；其中，待识别微博的信息特征、用户特征和传播特征来自于数据采集模块。