文献类型：期刊文章

作　　者：刘雅辉[1,2,3,4] 靳小龙[1,2,3] 沈华伟[1,2,3] 鲍鹏[5] 程学旗[1,2,3]

LIU Ya-Hui;JIN Xiao-Long;SHEN Hua-Wei;BAO Peng;HENG Xue-Qi(CAS Key Laboratory of Network Data Sciencean Technology,Beijing 100190;Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190;School of Computer and Control Engineering,University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049;Shihezi University,Shihezi,Xinjiang 832003;School of Software Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044)

机构地区：[1]中国科学院网络数据科学与技术重点实验室,北京100190 [2]中国科学院计算技术研究所,北京100190 [3]中国科学院大学计算机与控制学院,北京100049 [4]石河子大学,新疆石河子832003 [5]北京交通大学软件学院,北京100044

出　　处：《计算机学报》

基　　金：国家重点研究发展计划(2016YFB1000902);国家重点基础研究发展计划(2013CB329602);国家自然科学基金(61572473;61472400;61232010);中国科学院青年创新促进会优秀会员项目;CCF腾讯犀牛鸟基金项目(20160107);中央高校基本科研专项资金(2015rc031)资助~~

年　　份：2018

卷　　号：41

期　　号：7

起止页码：1536-1558

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：近年来,社交媒体蓬勃发展,Facebook、Twitter、新浪微博、微信等逐渐成为人们获取或分享信息的重要渠道.这种人人可以参与信息发布和传播的方式在给人们的信息共享提供极大便利的同时,也带来一些突出的问题,特别是网络谣言的不断滋生和快速传播,给社交媒体的有效利用和科学管理提出了严峻挑战.因此,如何快速准确地识别谣言是个重要的研究问题,也是抑制谣言传播、降低谣言危害的前提.该文对社交媒体上的谣言识别工作进行综述,首先介绍了谣言研究的发展历程以及分类;然后,介绍了影响谣言识别的关键要素、当前谣言识别的主要方法;最后,对社交媒体中谣言识别存在的问题与发展趋势进行了总结和展望.

关 键 词：谣言 社交媒体 谣言识别  谣言传播

分 类 号：TP393]