Abstract-This paper studerar problemet med automatisk de tection av falska rykten på Sina Weibo, den populära kinesiska mi croblogging sociala nätverk. Tr aditionella funktionsbaserade metoder extrahera funktioner från falska ryktesmeddelandet, dess författare, samt statistiken över dess svar för att bilda en platt funktion vektor. Detta bortser från budskapens spridningsstruktur och har inte lett till särskilt goda resultat. Vi föreslår en graf-kärnbaserad hybrid SVM klassificering som fångar den höga ordningen spridningsmönster förutom semantiska funktioner som ämnen och känslor. Den nya modellen uppnår en klassificeringsnoggrannhet på 91,3 % på slumpmässigt utvalda Weibo-datauppsättningar, betydligt högre än de senaste metoderna. Dessutom kan vår strategi tillämpas på ett tidigt stadium av ryktesspridning och är 88% säker på att upptäcka ett genomsnittligt falskt rykte bara 24 timmar efter den första sändningen. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
För rykten upptäckt av meddelanden "utbredning struktur, Wu et al. REF föreslog en graf-kernelbaserad hybrid SVM algoritm, som fångade spridningsmönster samt semantiska funktioner för att upptäcka rykten.
False rumors detection on Sina Weibo by propagation structures
{'venue': '2015 IEEE 31st International Conference on Data Engineering', 'journal': '2015 IEEE 31st International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}