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基于梯度提升决策树的微博虚假消息检测
段大高, 盖新新, 韩忠明, 刘冰心
计算机应用
2018, 38 (2):
410-414.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082368
微博是信息共享的重要平台，同时，也成为虚假消息产生和推广的重要平台，虚假消息的传播严重扰乱了社会秩序。为了快速、有效地识别微博虚假消息，提出一种基于梯度提升决策树（GBDT）的虚假消息检测方法。首先，从评论的角度分析微博虚假消息和真实消息之间存在的差异，在此基础上提取评论中的文本内容、用户属性，信息传播和时间特性的分类特征；然后，基于分类特征，采用GBDT算法实现微博虚假消息识别模型；最后，在两个真实的微博数据集上进行验证。实验结果表明，基于GBDT的识别模型能有效提高微博虚假消息检测的准确率。
参考文献 |
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