【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2016年第0卷第1期 386-390页,共6页

【作 者】： 段大高 ; 王长生 ; 韩忠明 ; 李斌

【摘 要】 微博虚假消息的判别是微博研究中的难点问题。为了实现快速准确识别，从源微博的评论角度出发定义了三个不同特征：支持性、置信度、内容相关性。利用所选三个特征作为输入，构建SVM分类算法判别消息真伪。以抓取的新浪微博上的真实数据集作为实验对象，利用提出的模型进行了实验并与人工神经网络对比，在虚假微博的识别中初步取得了较好的结果，可以有效的识别虚假消息。