基于情感分析的微博謠言識(shí)別模式研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)逐漸影響著人們的生活，微博作為社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中非常重要的組成部分，在帶給用戶資訊便利的同時(shí)，其中也充斥的網(wǎng)絡(luò)謠言，輕者影響個(gè)人，重者影響社會(huì)，所以如何能自動(dòng)有效的識(shí)別微博謠言，引起了社會(huì)和有關(guān)研究者的廣泛關(guān)注。
　　傳統(tǒng)的對(duì)于微博謠言識(shí)別問(wèn)題的研究，研究者們大多都將其看成一個(gè)二分類(lèi)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)過(guò)程，特征屬性的選取往往是工作的重點(diǎn)，主要有基于內(nèi)容的特征，基于傳播的特征以及基于用戶的特征，這些特征屬性都

2、是淺層次的，忽視了對(duì)更深層特征的挖掘，比如評(píng)論情感傾向以及傳播結(jié)構(gòu)，不能取得較好的識(shí)別微博謠言的效果。本文以國(guó)內(nèi)最大的微博平臺(tái)，新浪微博為例，在以往研究者研究成果基礎(chǔ)上，提出將微博評(píng)論的情感傾向性特征加入到微博謠言識(shí)別的特征屬性之中，同時(shí)將微博轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)程模擬成傳播樹(shù)結(jié)構(gòu)，通過(guò)圖核函數(shù)計(jì)算傳播樹(shù)的相似性，并以此提出一種基于情感極性的混合核支持向量機(jī)分類(lèi)器(Sentiment-based hybrid kernel SVM，SHSVM)完成對(duì)