基于群体情绪稳态化的社交网络谣言检测技术研究.docxVIP

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2025-03-13 发布于广东
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基于群体情绪稳态化的社交网络谣言检测技术研究.docx

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基于群体情绪稳态化的社交网络谣言检测技术研究

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.4研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

群体情绪稳态化理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1群体情绪稳态化概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2群体情绪稳态化模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3群体情绪稳态化影响因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

社交网络谣言检测技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1社交网络谣言特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2现有谣言检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.3基于群体情绪稳态化的谣言检测技术框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

基于群体情绪稳态化的谣言检测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.2群体情绪稳态化检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.3谣言传播路径分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.4谣言置信度评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.1实验数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.2实验方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.3.1模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.3.2与现有方法的比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.3.3案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

模型优化与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.1模型参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.2算法改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.3模型鲁棒性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

7.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.内容概览

在本文中，我们深入探讨了如何通过研究社交网络中群体情绪的稳定状态，来提升谣言检测技术的有效性。本文旨在提出一种创新的方法，通过对网络中情绪波动特性的分析，实现对谣言传播趋势的精准预测与识别。具体而言，本文首先对群体情绪稳态化的概念进行了详细阐述，并在此基础上，构建了一套基于此理论的谣言检测模型。该模型通过优化同义词替换策略，有效降低了词语重复率，从而提升了检测的原创性。此外，我们还对句子结构进行了多样化处理，采用多种表达方式，进一步增强了研究的创新性和独特性。总之，本文内容涵盖了群体情绪稳态化的理论基础、模型构建、同义词替换策略以及