【摘要】： 微博是一个开放性和自由度比较高的互联网社交平台,人人都可以在上面发布和接收信息,由于微博信息体量的庞大以及极低的准入机制,给信息的交流带来了巨大的便利,同时也存在着大量的谣言。谣言产生与传播带来的负面效应,极大影响了国家、社会的和谐稳定和个人生活,因此如何能自动有效地识别出微博谣言,一直是相关领域的一个研究热点。传统的微博谣言识别研究主要被看作一个有监督学习过程的二分类问题,其工作重点在于相关特征的选择上,主要有基于情感词典的微博情感、用户属性等浅层次的特征,更深层次的特征并没有得到充分挖掘,如微博发布来源的可信度,微博评论的情感倾向以及微博传播的结构特点等,因而谣言识别的效果有限。基于此,本文分析了微博谣言从产生经传播最后到信息接收者面前的全过程,提出了一种基于深度学习LSTM模型的谣言识别策略,用于微博特定主题的谣言识别,具体工作如下:首先,本文提出了一种微博来源的可信度高低的界定方法。由于目前对于谣言的来源缺乏有效的鉴定和追本溯源的手段,本文从微博谣言产生的源头入手,根据发布微博的用户特征,给不同特征赋予可信度权值,构建界定微博发布来源可信度高低的方法。然后从微博社区公布的不实信息中采集特定主题的谣言信息,并采集其发布者信息以及评论和转发信息作为谣言集,同时采集正常微博对应的相关信息作为非谣言集,共同构成本文实验的样本集。其次,针对微博的相关评论和传播等深层特征,本文使用基于情感词典的方法来获得评论的情感特征,通过构建树形结构来模拟微博的传播结构,然后使用基于高斯核函数的支持向量机来训练模拟数据,从而得到谣言和非谣言微博不同的传播特征,然后将上述特征加入到谣言识别模型中,以提高谣言识别的准确度。最后,由于大量微博谣言具有明显的情感倾向,本文采用LSTM模型对微博文本进行情感分析,构建基于LSTM情感分析的微博谣言识别模型,通过对比高低可信度来源的微博语料在情感倾向上产生的冲突和差异,同时加入微博评论和传播特征来识别谣言。实验证明,上述方法对微博谣言具有较好的识别效果。 唐上;宋冬梅;向亮;单新建;王斌;; 基于LSTM神经网络的电离层TEC预测 [A];2019年中国地球科学联合学术年会论文集（十一）——专题28：大地震发生的物理机制与预测方法和技术、专题29：“张衡一号”卫星应用与国家地球物理场卫星探测计划、专题30：空间大地测量与地壳动力学[C];2019年 蒋振超;邓永;姜青山;古亮;; 一种基于两阶段字符级LSTM的僵尸网络检测方法 [A];第32次全国计算机安全学术交流会论文集[C];2017年 李鹏程;孙敏;庞溟舟;; 基于LSTM神经网络的公交到站时间预测 [A];第37届中国控制会议论文集（F）[C];2018年 朱佳晖;张文峰;刘卫平;张超;陈渊;; 基于双向LSTM和CRF的军事命名实体识别和链接 [A];第六届中国指挥控制大会论文集（上册）[C];2018年 柯任辰;徐维庆;杨科;; 一种基于LSTM神经网络的自适应巡航研究 [A];2019中国汽车工程学会年会论文集（1）　[C];2019年 刘天鹏;刘海;; 基于LSTM的城市道路养护投诉量预测研究 [A];中国公路学会养护与管理分会第九届学术年会论文集[C];2019年 安鹏;曹丹平;; 基于LSTM循环神经网络的孔隙度预测方法研究 [A];2018年中国地球科学联合学术年会论文集（二十九）——专题59：计算地球物理方法和应用、专题60：地热资源成因新理论与综合探测新技术[C];2018年 梅杰;; 基于LSTM神经网络的有效停车泊位短时预测方法研究 [A];创新驱动与智慧发展——2018年中国城市交通规划年会论文集[C];2018年 肖敏志;王淑君;宋巍巍;; 基于LSTM的PM_(2.5)预测模型综述 [A];2019中国环境科学学会科学技术年会论文集（第一卷）[C];2019年 张玮霖;朱永华;高洪皓;; 基于LSTM编码-解码器模型的网络服务器集群负载预测算法 [A];2018中国信息通信大会论文摘要集[C];2018年 张宇;张鹏远;颜永红;; 基于注意力LSTM和多任务学习的远场语音识别 [A];第十四届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC’2017）论文集[C];2017年 刘秀波;马帅;高利民;张博;; 基于轨道几何和LSTM的车辆响应预测模型 [A];第十三届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2019年 贵福胜;王锋;; 基于LSTM的Web应用系统性能预测 [A];中国计算机用户协会网络应用分会2019年第二十三届网络新技术与应用年会论文集[C];2019年 牛溥华;高帆;张雪英;; 基于DNN-LSTM的VAD算法 [A];第十四届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC’2017）论文集[C];2017年 贾磊;; LSTM建模和CTC训练在语音建模技术中的应用 [A];第十三届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC2015)论文集[C];2015年