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摘 要:本发明属于社交网络谣言信息控制技术领域,特别涉及一种基于表示学习的网络谣言传播控制方法,包括获取原始数据进行预处理,并对预处理后的原始数据进行时间分片;提取用户社交结构、用户历史信息、用户基本属性三个方面的相关属性向量,并将相关属性转换为低位稠密实质向量;构建图卷积神经网络,并将特征向量作为图卷积神经网的输入;利用训练数据对图卷积神经网络进行训练;图卷积神经网络输出下一个时刻用户的粉丝参与话题的概率、该粉丝参与谣言的概率以及该粉丝参与辟谣话题的概率;若该用户参与谣言的概率最大,则将辟谣消息推送给该用户;本发明使用表示学习的方法全貌表示了谣言话题下用户的特征,从而使最后的预测效果更好。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911071623.7 | 专利名称: | 基于表示学习的网络谣言传播控制方法 |
申请日: | 2019-11-05 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/9536搜分类 网络 网络传输 表 港口搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |