在线社会网络中虚假信息传播的研究

目录

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第一章 绪论

1.1 选题背景与意义

1.1.1 虚假信息的定义

1.1.2 在线社会网络与自媒体时代

1.1.3 虚假信息泛滥与网络舆情

1.1.4 面临的挑战

1.1.5 研究意义

1.2 本文主要工作与创新

1.2.1 数据收集

1.2.2 数据分析

1.2.3 主要方法

1.2.4 创新点

1.3 论文结构

第二章 研究现状及相关工作

2.1 传播的参与者

2.1.1 社会影响力

2.1.2 灰色帐户

2.2 传播内容

2.2.1 模因的概念

2.2.2 话题检测与跟踪

2.2.3 虚假信息检测

2.2.4 情感分析

2.3 传播的网络与模型

2.3.1 网络演化模型

2.3.2 社会网络的特征

2.3.3 传播模型

2.4 本章小结

第三章 基于新闻源的虚假信息采集与追踪方法

3.1 引言

3.2 原理

3.2.1 现有事实

3.2.2 系统可行性的前提假设

3.3 系统模型与实现

3.3.1 Twitter与推文

3.3.2 系统后端

3.3.3 系统前端

3.4 系统可行性的再验证

3.4.1 核实信息类新闻源

3.4.2 虚假信息类新闻源

3.4.3 来自虚假信息类新闻源文章的验证

3.5 系统部署与数据统计

3.5.1 系统后端

3.5.2 系统前端

3.6 本章小结

第四章 基于k-核的虚假信息传播网络剖析

4.1 引言

4.2 方法与数据

4.2.1 k-核分解

4.2.2 Botometer工具

4.2.3 推文转发网络与数据集描述

4.3 虚假信息与核实信息的竞争传播

4.4 主核用户的剖析

4.4.1 动力学分析

4.4.2 用户成员分析

4.5 网络的鲁棒性分析

4.6 本章小结

第五章 虚假信息与核实信息传播的特征分析

5.1 引言

5.2 方法与数据

5.2.1 案例分析

5.2.2 统计分析

5.3 案例分析

5.3.1 虚假信息与核实信息竞争传播的表现

5.3.2 虚假信息与核实信息竞争传播的特征

5.4 统计分析

5.4.1 虚假信息与核实信息竞争传播的特征

5.4.2 虚假信息传播的异常特征

5.5 本章小结

第六章 虚假信息传播中机器帐户的分析

6.1 引言

6.2 方法与数据

6.2.1 案例分析

6.2.2 统计分析

6.3 虚假信息传播的异常特征与机器帐户的关系

6.3.1 文章传播成功程度的极不均衡性

6.3.2 回顾虚假信息传播的异常性由机器帐户所致

6.3.3 Botometer的鲁棒性分析

6.4 机器帐户传播虚假信息的策略：案例分析

6.4.2 案例Ⅱ：变换与劫持Hashtag

6.4.3 案例Ⅲ：插入“对话讨论”

6.5 机器帐户传播虚假信息的特征：统计分析

6.5.1 时间特征

6.5.2 目标特征

6.5.3 与真人帐户的交互特征

6.5.4 网络特征

6.5.5 地理特征

6.5.6 新闻源特征

6.6 补充实验

6.6.1 似机器性分值的校准

6.6.2 机器帐户的放大作用

6.6.3 新闻源选择标准

6.7 本章小结

第七章 结束语

7.1 本文工作总结

7.2 未来研究方向

致谢

参考文献

作者在学期间取得的学术成果

附录A 虚假信息类新闻源详表

附录B 虚假信息与核实信息的竞争传播案例

附录C 机器帐户分析之新闻源选择标准