基于SVM的虚假新闻检测研究

摘要

社交媒体平台中存在的大量虚假新闻伴随着网络的快速发展,影响范围扩大,造成了不良社会影响以及经济损失。为快速有效地实现虚假新闻的检测,提出一种基于支持向量机的虚假新闻检测研究的方法。通过TextRank提取文本特征向量,使用网格搜索交叉验证方法对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数寻优,对其新闻数据集进行虚假检测、分类,从而识别虚假新闻。实验结果表明,本文提出的方法与朴素贝叶斯和决策树相比,在虚假新闻检测问题上效果较好。