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| 融合时间序列与卷积神经网络的网络谣言检测 | |
| 引用本文： | 汪建梅,彭云,余晨钰.融合时间序列与卷积神经网络的网络谣言检测[J].小型微型计算机系统,2022(5):1020-1026. |
| 作者姓名： | 汪建梅 彭云 余晨钰 |
| 作者单位： | 江西师范大学计算机信息工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（61966017,61662032）资助；;江西省高校人文社科项目（JC19121,JC19117）资助； |
| 摘 要： | 针对卷积神经网络检测网络谣言没有考虑到谣言各生命周期之间的深层特征以及训练参数过于庞大问题,提出了一种融合时间序列和卷积神经网络的谣言检测算法(CNN-TS).首先将微博中的谣言事件向量化,其次将这些向量根据时间顺序分组为潜伏期、滋生期、蔓延期、消退期,然后通过卷积神经网络隐含层的学习训练来挖掘表示各阶段文本深层的特征... |
| 关 键 词： | 卷积神经网络 谣言检测 时间序列 分类函数 |