网络谣言识别技术研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网的普及和社交媒体的兴起，网络已成为信息传播的重要渠道，极大地方便了人们的生活。

然而，网络的开放性和便捷性也为谣言的滋生和传播提供了温床。

网络谣言是指在网络上传播的未经证实或被故意捏造的信息，其内容往往具有sensationalism、煽动性或误导性，容易引发社会恐慌、损害个人名誉，甚至影响社会稳定。

2. 本选题国内外研究状况综述

网络谣言识别是一个多学科交叉的研究领域，近年来受到了国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在网络谣言识别领域的研究起步相对较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对网络谣言识别技术进行深入研究，主要内容包括以下几个方面:
1.网络谣言传播机制分析:-深入研究网络谣言的定义、特征和传播模式。

-分析影响网络谣言传播的关键因素，例如用户心理、社会环境、信息传播机制等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析和定性分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研:系统地查阅国内外关于网络谣言识别技术的相关文献，了解该领域的最新研究动态、主要研究方法和技术路线。

2.数据收集:从新闻网站、社交媒体平台等渠道收集与研究主题相关的网络数据，例如新闻文章、社交媒体帖子、用户评论等。

3.数据预处理:对收集到的原始数据进行清洗、去噪、文本分词、特征提取等预处理操作，为后续的模型构建做好准备。

5. 研究的创新点

本研究的预期创新点包括：
1.构建基于多特征融合的网络谣言识别模型:将文本内容特征、用户行为特征、传播网络特征等多源信息融合到统一的模型框架中，提高谣言识别的准确性和鲁棒性。

2.探索基于深度学习的网络谣言识别方法:利用卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型，自动提取文本的深层语义特征，提升谣言识别的性能。

3.设计面向特定领域或事件的网络谣言识别系统:针对不同领域或事件的谣言特点，设计具有针对性的谣言识别系统，提高系统的实用价值。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 周庆. 基于深度学习的虚假新闻检测研究综述[j]. 新闻界, 2021(15):69-76.

2. 蔡润泽,黄萱菁,吴立德. 基于社交媒体的谣言检测研究综述[j]. 软件学报, 2020, 31(9): 2770-2792.

3. 刘知远, 韩家伟, 刘奕沛, 等. 虚假信息检测研究综述[j]. 计算机学报, 2022, 45(12): 2857-2884.