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国内刊号：11-1777/TP
国际刊号：1000-1239
发布日期:
作者：刘波,李洋,孟青,汤小虎,曹玖新,
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,
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.
来源：2019年第9期
《计算机研究与发展》期刊编辑部
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