資料介紹
隨著各種社交媒體不斷興起,社交網(wǎng)絡(luò)中消息傳播所帶來的安全問題顯得愈發(fā)突岀。其中,虛假消息的傳播給網(wǎng)絡(luò)空間的安全帶來了極大威脅。為了在盡可能小地改變網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的前提下抑制虛假消息在網(wǎng)絡(luò)空間的珒意傳播,提出了一種基于影響力最大化的抑制虛假消息傳播的方法。首先基于信息級聯(lián)預(yù)測模型對消息傳播進(jìn)行預(yù)測,提岀基于節(jié)點(diǎn)影響力最大化思想的兩種算法 Louvain Clustered Local Degree Centrality(LCLD)和 Random Maximum Degree(RMD),得到影響力最大的節(jié)點(diǎn)集合;然后利用 Textcnn對虛假消息進(jìn)行分類識(shí)別,過濾掉節(jié)點(diǎn)集合中的少量關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。修改后的傳播網(wǎng)絡(luò)重新通過預(yù)測模型進(jìn)行消息傳播預(yù)測,結(jié)果虛假消息的傳播相比于網(wǎng)絡(luò)修改前得到了明顯抑制。最后在真實(shí)數(shù)據(jù)集 Buzzfeed News上展開驗(yàn)證,首先通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證基于信息級聯(lián)的預(yù)測模型可以較準(zhǔn)確地?cái)M合實(shí)際傳播;再將修改后的網(wǎng)絡(luò)輸λ預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果顯示虛假消息傳播可得到抑制,表明采用影響力最大化算法刪減少量包含虛假消息的節(jié)點(diǎn)可有效抑制虛假消息的傳播,從而驗(yàn)證了所提方法的有效性。
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