典型文献
一种基于神经网络的虚假新闻检测方法
文献摘要：
由于假新闻欺瞒社会大众,造成了令人震惊的局面,而且虚假新闻可能操纵舆论,对社会产生不良影响,因此,需要对社交媒体上共享的新闻文章进行判别.文章设计了一个有效的深层神经网络,它不仅能够处理新闻文章的内容,而且能够处理社交网络中的用户关系.使用张量分解设计了提出的方法,与现有的假新闻检测方法相比,提出的方法结合了新闻内容和基于社会上下文的特征.在实验部分,提出的方法具有较好性能,能够满足实际需求.
文献关键词：
深度学习;神经网络;假新闻;社交媒体;检测方法
中图分类号：
作者姓名：
张敏
作者机构：
陕西艺术职业学院,影视传媒学院,陕西,西安710054
文献出处：
引用格式：
[1]张敏-.一种基于神经网络的虚假新闻检测方法)[J].微型电脑应用,2022(12):1-3,7
A类：
B类：
虚假新闻检测,欺瞒,社会大众,令人震惊,操纵,社交媒体,深层神经网络,社交网络,用户关系,张量分解,分解设计,新闻内容,上下文,好性
AB值：
0.3334
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