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摘要
[目的/意义]揭示社交媒体环境下识别谣言过程中的关键要素和谣言识别机制,识别突发公共卫生事件中的谣言微博,研究及评估影响谣言识别的重要特征,有助于准确识别网络谣言、维护健康的网络生态环境。[方法/过程]文章抽取谣言微博的用户特征、时间特征、微博文本结构特征、文本语义特征和微博传播特征,结合MAIN理论模型,采用二元逻辑回归方法从信息内容、信息模态、信息源角度对谣言的影响因素深入研究,利用神经网络模型提取文本语义特征,构建融合文本语义特征的多特征谣言识别模型,并通过XGBoost算法计算不同特征在谣言识别中的重要性。[结果/结论]正向评论情感度、用户发布微博数、用户影响力越大,则是谣言的可能性越小。谣言识别模型的准确率达到0.984,其中,文本语义特征的重要性最高。
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