社会网络谣言检测综述

• 作者: 杨进 梁刚 王浩 蒋方婷 许春 陈俊任 高玉君
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 社会网络 谣言检测 网络空间安全
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 1421-1435
• 页数: 15页
• 分类号: TP393
• 字数: 14530字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.023

摘要

当前社会网络已取代传统媒体成为信息交流的重要平台,社会网络中的信息具有传播速度快,范围广,即时性强等优点.然而,由于发布信息时缺乏有效的监管手段,导致社会网络平台同时也成为谣言传播的温床.因此,快速有效地检测出社会网络谣言,对净化网络环境,维护公共安全至关重要.本文首先对谣言定义进行阐述,并描述当前谣言检测的问题及检测过程;其次,介绍不同数据获取方式并分析其利弊,同时对比谣言检测中不同的数据标注方法;第三,根据谣言检测技术的发展对现有的人工、机器学习和深度学习的谣言检测方法进行分析对比;第四,通过实验在相同公开数据集下对当前主流算法进行实证评估;最后,对社会网络谣言检测技术面临的挑战进行归纳并总结全文.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许春	四川大学信息管理中心	17	151	7.0	12.0
2	梁刚	四川大学网络空间安全学院	43	186	8.0	10.0
3	杨进	四川大学网络空间安全学院	31	191	8.0	13.0
4	陈俊任	四川大学网络空间安全学院	2	0	0.0	0.0
5	王浩	成都信息工程大学软件工程学院	7	11	2.0	3.0
6	高玉君	四川大学网络空间安全学院	1	0	0.0	0.0
7	蒋方婷	四川大学网络空间安全学院	1	0	0.0	0.0