新浪微博谣言检测研究

社会网络信息的可信度问题近年来受到了相当大的关注。谣言的散播可能造成社会恐慌,引发信任危机。在国内,新浪微博用户量的快速增长,使其成为了谣言传播的温床。及时清理在新浪微博中传播的谣言,对于社会的和谐发展有着现实的意义。该文以新浪微博为背景,将谣言检测任务作为分类问题,首次提出将微博评论的情感倾向作为谣言检测分类器的一项特征。实验结果表明,引入评论的评论情感倾向特征后,使得谣言检测的分类结果得到了可观的提升。     

基于有序聚类的专利知识演化研究

据世界知识产权局报告,专利是世界上最大的技术信息源,具有及时、可靠、内容详尽等显著特点,是科技优势的集中体现。目前国内的专利研究主要集中在专利主体上,而专利的文本客体中隐藏了大量的技术信息。利用中国知识产权局专利数据库中汽车专利的标题和摘要两个客体,从中抽取出技术特征,构建专利特征向量,使用有序聚类方法划分国内汽车发展的基本阶段;再利用热点词频和词共现方法分别对划分后的阶段进行分析和对比,揭示每个阶段的技术重心和阶段之间技术重心的变化规律,从技术信息角度构建国内汽车发展的演化过程,为相关从业人员提供参考。