社交媒體網絡信息內容的可信度測度.pdf

1、網絡信息可信度關乎決策的有效性程度。近年來，以互聯(lián)網為代表的新媒體獲得了迅速發(fā)展與廣泛普及，社交媒體，如社交網絡（SNS）、微博、微信、博客（Blog）等，以其獨有特征——用戶生成內容（User-generated content, UGC），成為網絡信息發(fā)布的主要渠道。由此帶來的各種“標題黨”、“網絡謠言”、“假新聞”等虛假消息，使得大眾對網絡信息內容的真實性產生某種程度的懷疑。因此，研究網絡信息內容的可信度從而幫助大眾快速獲取有用信

2、息有著重要的意義。
　　目前，社會化媒體網絡信息可信度的相關文獻主要是側重于對影響因素進行實證分析的探索性研究。影響因素如信息的專業(yè)性、準確性、公平性、透明性等都會直接或間接影響信息內容的可信度；另外，相較于言語信息，帶有視覺信息的在線評論的信息內容質量和信譽明顯會獲得更高的評價。雖然已有的研究成果推動了信息內容可信度評估的研究與發(fā)展，但仍存在一定的局限。因此，本文的研究問題主要涉及兩個部分：（1）現(xiàn)實問題：社交媒體的迅速普及，自

3、下而上的大眾參與所形成的用戶生成內容，造成雜亂、碎片化的網絡信息內容，加劇了網絡虛假信息的生成及傳播。面對海量動態(tài)信息的真實性測度困難的問題，提供測度網絡信息內容的可信度的方法；（2）科學問題：已有的定性評估缺乏定量程度的測度，本文根據信息用戶基于其認知經驗對信息內容進行社會化標注及評價所產生的客觀性行為數(shù)據，構建定量的、客觀的可信度測度模型。
　　在社交媒體環(huán)境下，本文分別考慮了參與者規(guī)模、條件屬性個數(shù)、參照對象個數(shù)這三個因素，

4、分別基于貝葉斯推理理論、貝葉斯網絡理論和遷移學習理論，構建網絡信息內容可信度場景性測度模型，主要研究內容包括以下幾個方面：
　?。?）基于貝葉斯推理理論，構建能夠利用已有經驗及證據性數(shù)據的網絡信息內容可信度的測度模型；基于貝葉斯決策理論，構建可信度測度有效性的最小錯誤率評估模型。并且基于三個不同領域的實際數(shù)據集的實驗結果表明，隨著社會化媒體參與者規(guī)模增加，可信度測度的最小錯誤率呈下降趨勢，且貝葉斯可信度測度模型總體優(yōu)于傳統(tǒng)的模糊可

5、信度測度模型。
　?。?）在假設參與者規(guī)模不變的前提下，考慮條件屬性范圍這一影響因素?；诳山沂緦傩灾g條件性關聯(lián)關系的貝葉斯網絡理論，構建了網絡信息內容的相對可信度測度模型?；谌齻€不同領域的實際數(shù)據集，模型的實驗結果表明：在一定的參與用戶規(guī)模前提下，隨著可參照的條件屬性關鍵詞個數(shù)增加，錯誤率總體降低的趨勢以及精確度總體上升的趨勢。
　?。?）在假設參與者規(guī)模和條件屬性范圍固定不變的前提下，考慮參照對象個數(shù)的影響?；谶w移