一种基于深度信念网络的单分类微博谣言检测模型
授权
摘要
本发明公开了一种基于深度信念网络的单分类微博谣言检测模型，进行谣言的甄别，其特征在于：包括下述具体步骤：1）进行关键用户节点选择，在微博中选择有影响力和有代表性的用户；2）数据的爬取及数据预处理；3）采用深度信念网络将步骤2）预处理后的数据进行特征提取与降维；4）采用SVDD算法进行谣言甄别；该模型基于关键用户的数据收集模式，并将深度信念网络微博谣言检测之中，通过深度信念网络的非线性变换与层层递进实现了特征提取与降维，采用单分类问题中的支持向量数据描述用于谣言的识别。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度信念网络的单分类微博谣言检测模型
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109597944A
申请号 ：
CN201811276813.8
公开（公告）日 ：
2019-04-09
申请日 ：
2018-10-30
授权号 ：
CN109597944B
授权日 ：
2022-04-01
发明人 ：
梁刚许春杨进杨文太陈俊仁高玉君王印玺黄华雪
申请人 ：
四川大学
申请人地址 ：
四川省成都市武侯区一环路南一段24号
代理机构 ：
成都其高专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
贾波
优先权 ：
CN201811276813.8
主分类号 ：
G06F16/9536
IPC分类号 ：
G06F16/9536 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9536
••••基于社交或协作过滤搜索自定义
法律状态
2022-04-01 ：
授权
2019-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9536
申请日 : 20181030
申请日 : 20181030
2019-04-09 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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