基于用户行为特征的微博谣言检测

众多谣言在公开社交平台微博上肆意产生与传播，谣言检测有利于降低谣言对社会产生的不良影响。为探究微博用户的行为特征与该用户发布谣言的关联，提出一种基于用户行为特征的微博谣言检测算法（RDUC）。该模型主要以用户的点赞、转发和评论等行为特征作为主要参数，挖掘用户历史行为与谣言发布的关联，并且将ERNIE模型和DPCNN模型相结合对微博谣言事件进行检测。通过使用Ma公开数据集进行实验并与3种常用的谣言检测算法比较得出：该算法的准确率高达90.1%，高于这3种常用谣言检测算法。因此RDUC算法具有实际意义和应用价值。