[发明专利]基于混合神经网络的社交网络谣言识别方法及系统有效
| 申请号： | 201810208801.5 | 申请日： | 2018-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN108563686B | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 孔庆超;王慧;徐楠;陈观淡;毛文吉;汪立东;付戈;刘春阳;王萌 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所;国家计算机网络与信息安全管理中心 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙) 11482 | 代理人： | 郭文浩;陈晓鹏 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了一种基于混合神经网络的社交网络谣言识别方法及系统，旨在解决如何在考虑谣言转发评论信息的情况下，准确识别社交网络中谣言的技术问题。为此目的，本发明中社交网络谣言识别方法，首先利用三种不同的神经网络分别获取用户特征向量、原文特征向量和传播信息特征向量，然后将用户特征向量、原文特征向量和传播信息特征向量融合为新的特征向量，最后利用第四种神经网络对融合后的特征向量进行谣言识别。基于上述步骤，能够快速且准确地检测到社交网络中的谣言。同时，本发明中的系统能够执行并实现上述步骤。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 神经网络 社交 网络 谣言 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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