本发明涉及一种基于层次用户表示的面向社交媒体的谣言检测系统，包括数据预处理模块，用于对数据进行预处理，抽取用户静态行为特征，按照时间序列对数据进行分段处理；文本表示学习模块，用于从微博/推特文本内容层面以及时间段层面学习词语序列和时间段序列所蕴含的隐层表达，作为事件的文本表示向量，用户行为特征表示学习模块，用于捕获用户行为特征潜在的变化规律及其隐层信息，作为事件的用户行为特征表示向量；谣言检测标签输出模块，用于融合文本、用户行为特征隐藏向量表示，完成谣言检测的标签预测工作。本发明能够较好地对社交媒体上的谣言事件进行检测，并且在早期谣言检测中具备更加快速和稳定的检测效果。