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申请/专利权人：国际关系学院
摘要：本发明公开了一种基于动态免疫网络理论的社交媒体谣言检测方法，包括：输入带有一条源推文和若干评论推文的消息级联，得到各推文的表示向量，然后经过函数得到各推文的立场分布概率向量；基于动态免疫网络理论计算每条评论推文发布的时间节点各立场的用户数量的瞬时变化率和各立场的评论推文数量的瞬时变化率，计算每条评论推文的消息影响力向量；将每条评论推文的表示向量乘以各自的消息影响力值并与源推文的表示向量相加，得到消息级联的表示向量；利用函数计算得到消息真实性概率分布向量，从而得到谣言检测结果。本发明能够解决建模时对潜在用户考虑不足、忽略不同立场的推文及用户之间潜在影响关系等问题，实现社交媒体谣言的有效检测。
主权项：1.一种基于动态免疫网络理论的社交媒体谣言检测方法，其特征在于，包括：步骤S1，输入带有一条源推文和多条评论推文的消息级联，利用预训练模型BERTweet得到各推文的表示向量，将各推文的表示向量输入到前馈神经网络中，使用函数得到各推文的立场概率分布向量；步骤S2，根据各推文的立场概率分布向量，计算出在每条评论推文发布的时间节点消息级联中各立场的用户数量和评论推文数量；基于动态免疫网络理论计算在每条评论推文发布的时间节点各立场的用户数量的瞬时变化率和各立场的评论推文数量的瞬时变化率；对用户数量的瞬时变化率和评论推文数量的瞬时变化率进行加权相加，获得各立场的每条评论推文的影响力向量；对各立场的每条评论推文的影响力向量和各自的立场概率分布向量进行向量点积运算，得到每条评论推文在消息级联中的最终消息影响力值；将每条评论推文的表示向量乘以各自的最终消息影响力值并与源推文的表示向量相加，得到消息级联的表示向量；步骤S3，将计算得到的消息级联的表示向量输入到前馈神经网络中，利用函数计算得到消息真实性概率分布向量，从而得到谣言检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国际关系学院 一种基于动态免疫网络理论的社交媒体谣言检测方法
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