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申请/专利权人：长春大学
摘要：本发明公开了一种基于图卷积网络和社会心理学的社交媒体谣言检测方法，本发明涉及自然语言处理技术领域，包括：步骤一、在社交媒体上爬取数据并对数据进行预处理；步骤二、根据所述数据构建谣言事件图，并将所述谣言事件图转化为谣言文本序列；步骤三、对所述谣言文本序列进行特征提取，获得文本上下文特征、主题相似度特征和社会心理学情感特征，融合后获得谣言文本融合特征矩阵；步骤四、将谣言文本融合特征和谣言事件图的邻接矩阵输入至特征重组网络中，获得谣言综合特征；步骤五、将谣言的综合特征输入至谣言分类网络中获得谣言预测分类结果。本发明具有在谣言检测方面具备更优越的性能，准确率更高，具有更强的分类能力的特点。
主权项：1.一种基于图卷积网络和社会心理学的社交媒体谣言检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、在社交媒体上爬取数据并对数据进行预处理；步骤二、根据所述数据构建谣言事件图，并将所述谣言事件图转化为谣言文本序列；其中，为谣言事件图，为谣言事件编号，为节点集，为源帖子，表示与源帖子相关的按时间排序的第条响应帖子，，为给定谣言事件的响应帖子总数，为边集，为帖子对帖子响应；步骤三、对所述谣言文本序列进行特征提取，获得文本上下文特征、主题相似度特征和社会心理学情感特征，融合后获得谣言文本融合特征矩阵；其中，所述谣言文本融合特征矩阵满足： ； ； ；式中，为谣言事件图的谣言文本融合特征矩阵，为源帖子的文本融合特征，为响应帖子的文本融合特征，为源帖子的主题相似度特征，为响应帖子的主题相似度特征，为源帖子的文本上下文特征，为响应帖子的文本上下文特征，为源帖子的社会心理学情感特征，为响应帖子的社会心理学情感特征；步骤四、将谣言文本融合特征和谣言事件图的邻接矩阵输入至特征重组网络中，获得谣言综合特征；步骤五、将谣言的综合特征输入至谣言分类网络中获得谣言预测分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春大学 基于图卷积网络和社会心理学的社交媒体谣言检测方法
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