基于知识关联特征的网络内容识别 ——以健康谣言为重点

摘要：

社会普遍信息化使互联网成为最便捷的知识获取途径,但随着信息发布和传播的门槛越来越低,谣言频现成为互联网时代的社会问题,与个人生活紧密相关的健康话题则成为了谣言重灾区.通过分析微信和今日头条两平台中谣言内容特征,结合新闻传播学和计算机科学的现有研究成果,提出如何通过知识关联特征进行谣言内容识别的研究问题.在分析问题的过程中,针对今日头条谣言库的减肥谣言高频词团进行社会网络分析和可视化处理,发现共现关系比相似关系更有助于发现知识类谣言的常用搭配和关键话题.最后,从规范性研究的角度,提出结合知识图谱和标签两项技术建构新生谣言的识别机制.

关键词：内容识别、知识关联、共现关系

所属期刊栏目：22

分类号：G206(信息与传播理论)

资助基金：北京邮电大学提升计划学科交叉研究基金2019XD-A03

在线出版日期：2020-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1-6,13