[發明專利]網絡信息檢測方法、裝置、存儲介質和計算機設備

有效

• 申請號: 201810549608.8
• 申請日: 2018-05-31
• 公開（公告）號: CN108833382B
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 宋彥;張海松
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;H04L12/24
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 黃曉慶;何平

本申請涉及一種網絡信息檢測方法、裝置、計算機可讀存儲介質和計算機設備，該方法包括：獲取網絡信息的傳播樹結構以及傳播樹結構中各傳播節點的發布內容和特征信息；基于傳播樹結構中各傳播節點之間的層次關系，按照傳播的時間序列生成與傳播樹結構對應的預測模型；預測模型的各神經網絡節點的層次關系與各傳播節點之間的層次關系對應；將各傳播節點的發布內容和特征信息輸入預測模型對應的神經網絡節點，根據預測模型的參數和預測模型得到網絡信息的檢測結果。該方法從網絡信息的傳播樹結構對發布內容是否為謠言進行預測，同時，謠言的檢測考慮了各傳播節點的發布內容和特征信息，進一步提高了謠言檢測所需的信息量，從而提高了謠言檢測的準確率。

技術領域

本申請涉及互聯網技術領域，特別是涉及一種網絡信息檢測方法、裝置、計算機可讀存儲介質和計算機設備。

背景技術

隨著互聯網的快速發展，網絡已成為人們發布信息和獲取資訊的重要渠道。網絡信息具有傳播速度快，覆蓋范圍廣等特點。當權威的信息在網絡上被發布時，能夠得到及時有效的響應和關注。而當謠言在網絡被傳播時，容易誤導人們，給群眾及乃至社會造成不同程度的影響。其中，謠言是指不真實的言論。

為此，各社交網絡越來越重視對網絡信息的檢測工作，以甄別出其中的謠言信息。傳統地網絡信息檢測方法，都將謠言檢測視為分類問題，即通過提取社交網絡(例如微博/推文等)的文本內容、用戶資料和消息傳播等方面的特征，訓練監督學習算法得到“謠言”分類器。

而多數謠言的檢測僅僅考慮發布內容在特定時刻下特征的統計數值，即謠言分類時考慮的特征單一、不全面，從而導致網絡信息檢測的結果準確率低。

發明內容

基于此，有必要針對網絡信息檢測準確率低的技術問題，提供一種網絡信息檢測方法、裝置、計算機可讀存儲介質和計算機設備。

一種網絡信息檢測方法，包括：

獲取網絡信息的傳播樹結構以及各傳播節點的特征信息；

基于所述傳播樹結構中各傳播節點之間的層次關系，按照傳播的時間序列生成與所述傳播樹結構對應的預測模型；所述預測模型的各神經網絡節點的層次關系與各傳播節點之間的層次關系對應；

將所述發布內容和所述特征信息輸入所述預測模型對應的神經網絡節點，根據預測模型的參數和所述預測模型得到所述網絡信息的檢測結果。

一種網絡信息檢測裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取網絡信息的傳播樹結構以及所述傳播樹結構中各傳播節點的發布內容和特征信息；

模型生成模塊，用于基于所述傳播樹結構中各傳播節點之間的層次關系，按照傳播的時間序列生成與所述傳播樹結構對應的預測模型；所述預測模型的各神經網絡節點的層次關系與各傳播節點之間的層次關系對應；

檢測模塊，用于將各傳播節點的所述發布內容和所述特征信息輸入所述預測模型對應的神經網絡節點，根據預測模型的參數和所述預測模型得到所述網絡信息的檢測結果。

一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時，使得所述處理器執行上述方法的步驟。

一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時，使得所述處理器執行上述方法的步驟。