基于半监督学习的微博谣言检测研究

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1、万方数据山东大学硕士学位论文CoNTENTSChineseAbstract⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．IEngUsh-Abstract⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯Chapter1Introduction⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．1Backdropofresearch⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．11．2Researchslams⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯．⋯．⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯．⋯⋯⋯．⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．2．1A

2、nalysisofmicroblogrunlorpropagation⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一41．2．2Microblogrumordetection⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯．⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．51．3Mainworkofthisthesisandpaperstructure．⋯．⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯．⋯．⋯．⋯⋯⋯⋯⋯61．3．1Mainworkofthisthetis⋯．⋯．⋯．⋯．⋯．⋯．⋯⋯⋯．⋯．⋯⋯⋯⋯．⋯．⋯⋯⋯．⋯．⋯．⋯．．61．：；．2Structureofthisthesis⋯⋯．⋯．⋯

3、．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯．⋯⋯．7Chapter2Machinelearningtechniquesintherumordetection⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．92．1Classification．⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯．⋯．⋯⋯．⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯92．1．1Classification⋯．⋯．⋯．⋯．⋯．⋯⋯⋯⋯．⋯．⋯⋯⋯．⋯．⋯．⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯．．92．1．2Typicalclassificationalgorithmsintherumordetection⋯⋯⋯⋯⋯

4、⋯⋯⋯⋯102．2Imbalanceddataclassification⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。132．2．1Imbalanceddataclassificationalgorithms⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．132．2．2Cost·sensitivelearning⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯152．2．3Evaluationofimbalanceddataclassification⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯k⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．152．3Semi—supervisedlearni

5、ng⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．172．3．1Semi·supervisedclassificationoverview⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．172．3．2Co-trainingalgorithm⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．182．4Chaptersummary⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯20Chapter3Animprovedsemi-supervisedlearningalgorithmfromimbalanceddata⋯⋯⋯

6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．213．1Co—Forestalgorithm⋯⋯⋯⋯⋯．⋯．⋯．⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．213．1．1Co—Forestalgorithmoverview⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21万方数据山东大学硕士学位论文3．1．2ExistingproblemsofCo—Forest⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．223．2Thecostofin打oducingandtheterminationc

7、ondition．．．．．．．．，．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．⋯．⋯．．233．3AlgorithmstepsofImCo--Forest．⋯．⋯⋯．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．⋯．⋯．⋯．．．．．．．⋯⋯．．．．．．．．．．243．4AlgorithmAnalysisoflmCo-Forest⋯⋯⋯．⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯．．．．⋯．．．．．⋯．．．．⋯．．．．．⋯．．253．5Experimentandanalysis．．．．．．．．．．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯263．5．1Exp

8、erimentsettings⋯⋯⋯．．⋯．．⋯⋯⋯⋯⋯．．．．⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．263．5．2Resultsandanalysis⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯．．⋯⋯⋯⋯．．．⋯．273．6Chap