一种基于三元特征的深度注意力谣言鉴别方法及装置
授权
摘要
本发明公开了一种基于三元特征的深度注意力谣言鉴别方法及装置,采用公开的社交网络平台谣言鉴定数据集,提取时间周期内信息的文本内容,事件的传播轨迹,用户的反馈信号作为三元特征,并提出了一种改进的基于时空结构相似和节点度量的有偏随机游走算法用于节点的分布式表示学习,使用改进的传播网络节点的向量化方法和网络拓扑结构的显式向量表示方法将网络拓扑结构从高维映射到低维表示,采用了一种基于自注意力的时序鉴别方法,并验证了本方法在真实世界数据集上的可行性。本发明的方法可以对谣言信息进行有效鉴别,并提高鉴别的准确性。
基本信息
专利标题 :
一种基于三元特征的深度注意力谣言鉴别方法及装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN111008337A
申请号 :
CN201911074952.7
公开(公告)日 :
2020-04-14
申请日 :
2019-11-06
授权号 :
CN111008337B
授权日 :
2022-04-15
发明人 :
王丽娜王文琦柯剑鹏叶傲霜陈铜唐奔宵
申请人 :
武汉大学
申请人地址 :
湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
代理机构 :
武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 :
罗飞
优先权 :
CN201911074952.7
主分类号 :
G06F16/9536
IPC分类号 :
G06F16/9536 G06F16/33
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
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法律状态
2022-04-15 :
授权
2020-05-08 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9536
申请日 : 20191106
申请日 : 20191106
2020-04-14 :
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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