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突发公共事件背景下基于R-CNN的社交媒体谣言传播行为预测
突发公共事件;谣言;社交媒体;行为预测;卷积神经网络
Draft Pending
学君 丁 / 东北财经大学管理科学与工程学院
樊 荣 / 东北财经大学管理科学与工程学院
夏夏 张 / 东北财经大学管理科学与工程学院
甘 甜 / 东北财经大学管理科学与工程学院
社交媒体已经成为突发公共事件谣言传播的主要渠道,而个体传播行为是影响谣言传播级联深度及广度的重要内部动因。为此,本文基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN),构建了基于用户历史舆情文本、谣言关注度、粉丝数、反应时间的谣言传播行为预测模型——R-CNN模型,以对突发公共事件中社交媒体用户的谣言传播行为进行预测。实验结果表明,模型预测准确率为88%,与其他模型相比,其预测精度平均可提高7%。
Important Date
  • Conference Date

    Nov 08

    2019

    to

    Nov 10

    2019

  • Nov 07 2019

    Draft paper submission deadline

  • Nov 10 2019

    Registration deadline

Organized By
Management School, South-Central University for Nationalities
School of Microelectronic, University of Chinese Academy of Science
Plan and Safety Management Research Centre, Institute of Policy and Management, Chinese Academy of Sciences
Center for Risk Early Warning, Prevention and Control, South-Central University for Nationalities
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