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一种基于三元特征的深度注意力谣言鉴别方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于三元特征的深度注意力谣言鉴别方法及装置,采用公开的社交网络平台谣言鉴定数据集,提取时间周期内信息的文本内容,事件的传播轨迹,用户的反馈信号作为三元特征,并提出了一种改进的基于时空结构相似和节点度量的有偏随机游走算法用于节点的分布式表示学习,使用改进的传播网络节点的向量化方法和网络拓扑结构的显式向量表示方法将网络拓扑结构从高维映射到低维表示,采用了一种基于自注意力的时序鉴别方法,并验证了本方法在真实世界数据集上的可行性。本发明的方法可以对谣言信息进行有效鉴别,并提高鉴别的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN111008337A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-04-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉大学;

    申请/专利号CN201911074952.7

  • 申请日2019-11-06

  • 分类号

  • 代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人罗飞

  • 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

  • 入库时间 2023-12-17 07:34:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-08

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/9536 申请日:20191106

    实质审查的生效

  • 2020-04-14

    公开

    公开

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