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申请/专利权人：曲阜师范大学
摘要：本发明公开了一种新的基于反映公众期望的粗‑细粒度环境的跨领域虚假新闻检测方法，涉及社交媒体分析系领域。该方法包括三个部分。具体来说，我们首先构建一个跨领域的粗‑细粒度的环境，多粒度环境基于目标新闻所发布的时间，从新闻库中挖掘出与目标新闻发布时间相近的以及与目标新闻所属领域相关的新闻构成。然后利用所提出的环境信息捕捉模块分别提取跨域环境的粗粒度嵌入和细粒度嵌入。最后，基于门限融合方法，将粗粒度嵌入和细粒度嵌入进行融合，预测虚假新闻。该方法将领域信息与粗粒度和细粒度环境相结合，以检测社交网络中的虚假新闻，有效地提高虚假新闻检测模型的准确性和适应性。
主权项：1.一种新的基于反映公众期望的粗-细粒度环境的跨领域虚假新闻检测方法，其特征在于，具体步骤包括如下：新闻环境建设：我们通过领域分割方法为目标帖子构建粗粒度以及细粒度环境；环境信息采集：通过设计一个新的核函数，利用发布前的潜在信息捕获发布环境；信息融合与检测：最后将环境信息采集模块获取的特征进行融合，实现检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 曲阜师范大学 一种新的基于反映公众期望的粗-细粒度环境的跨领域虚假新闻检测方法
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