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摘要
[目的/意义]开放的微博平台是谣言的重要发源地,研究谣言检测对于减少谣言的传播,降低或消除谣言的影响具有重要现实意义。[方法/过程]提出了一种基于用户特征分析的微博谣言早期检测方法,通过对用户历史微博进行情感分析得到用户的发文行为特征,结合用户属性和微博文本,使用卷积-长短期记忆网络(Convolution-Long Short-Term Memory,C-LSTM)模型实现谣言早期检测。[结果/结论]与目前大多数微博谣言检测方法不同的是,该方法基于微博用户的历史行为特征,不依赖待检测微博的评论转发信息,减少了等待产生评论转发信息的时间,实现了微博谣言的实时早期检测。
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