首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

获取来自特定类别的新闻,以及每个新闻作者在laravel中的新闻

获取来自特定类别的新闻,以及每个新闻作者在Laravel中的新闻。

在云计算领域,获取来自特定类别的新闻可以通过建立一个新闻聚合系统来实现。该系统可以通过爬虫技术从各大新闻网站抓取新闻数据,并根据用户的需求进行分类和过滤。

在这个系统中,可以使用以下技术和工具:

  1. 前端开发:使用HTML、CSS和JavaScript等技术进行网页设计和交互开发。可以使用Vue.js或React等前端框架来提高开发效率和用户体验。
  2. 后端开发:使用Laravel作为后端框架,使用PHP语言进行开发。Laravel是一款优秀的PHP框架,具有良好的开发效率和可扩展性。
  3. 数据库:使用MySQL或者其他关系型数据库来存储新闻数据。可以使用Laravel的数据库操作工具Eloquent来进行数据的增删改查操作。
  4. 服务器运维:可以使用腾讯云的云服务器(CVM)来部署和运行系统。腾讯云提供了丰富的云服务器产品,可以根据实际需求选择适合的配置。
  5. 云原生:可以使用腾讯云的容器服务(TKE)来进行容器化部署。容器化可以提高系统的可移植性和可伸缩性,方便系统的部署和管理。
  6. 网络通信:可以使用HTTP协议进行前后端的通信。前端通过发送HTTP请求获取新闻数据,后端通过HTTP响应返回数据给前端。
  7. 网络安全:可以使用HTTPS协议来保证数据传输的安全性。可以使用腾讯云的SSL证书服务来获取和管理SSL证书,确保数据在传输过程中的加密和完整性。
  8. 音视频和多媒体处理:可以使用腾讯云的音视频处理服务(VOD)来对新闻中的音视频进行处理和转码。VOD提供了丰富的音视频处理功能,可以满足各种需求。
  9. 人工智能:可以使用腾讯云的人工智能服务来进行新闻内容的分析和推荐。腾讯云提供了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)等人工智能服务,可以帮助提取新闻的关键信息和进行个性化推荐。
  10. 物联网:可以通过物联网设备来获取新闻的实时数据。可以使用腾讯云的物联网平台(IoT Hub)来管理和连接物联网设备,实现新闻数据的采集和传输。
  11. 移动开发:可以使用腾讯云的移动开发平台(MPS)来开发移动端的新闻客户端。MPS提供了丰富的移动开发工具和服务,可以快速构建高质量的移动应用。
  12. 存储:可以使用腾讯云的对象存储服务(COS)来存储新闻的图片和视频等资源。COS提供了高可靠性和高可扩展性的存储服务,可以满足大规模的存储需求。
  13. 区块链:可以使用腾讯云的区块链服务(BCS)来实现新闻数据的溯源和防篡改。BCS提供了安全可信的区块链技术,可以确保新闻数据的可信性和不可篡改性。
  14. 元宇宙:可以使用腾讯云的虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术来构建新闻的虚拟展示和交互体验。腾讯云提供了丰富的VR和AR开发工具和平台,可以实现沉浸式的新闻阅读和体验。

总结起来,建立一个新闻聚合系统需要综合运用前端开发、后端开发、数据库、服务器运维、云原生、网络通信、网络安全、音视频、多媒体处理、人工智能、物联网、移动开发、存储、区块链、元宇宙等专业知识和技术。腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务,可以满足系统的各种需求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

万字长文带你解读『虚假新闻检测』最新进展

数据集 为了实现真正的基于风格的预测,作者从媒体专家标注的223个在线资源中获取了103,219个文档,共117M个tokens。...作者采用word2vec方法对这些资源里每个类别的单词选取相似的单词,以实现对字典的扩展。...但这些低频特征也可能很重要,只要它们出现在的大部分文档都属于同一类别。因此,作者引入了类别标签,并考虑了标签和binary matirx中每个特征的相关度大于0.05的特征。...因此,使用了Twitter中的信息基于用户共享相似度,构建了一个域交互图(对域聚类)。将每个域映射到发布和该域有关推文的用户集上。...并没有发现这三类账号在发推数量、朋友数量、关注者数量上分布的区别,但是发现了不同类别的账号在账号描述上有所区别。 还发现了不同类别账号的人口统计特征不同,但这一点还有待进一步的研究。

2.3K20

CoVLM:利用视觉语言模型的共识进行半监督多模态假新闻检测 !

(ii)文本分析:在文本格式中验证逻辑一致性对于检测虚假新闻至关重要[34]。检查语法错误、不寻常的写作风格或特定的修辞结构也可以提供线索。然而,语言和视觉模式都可以受到特定事件和相关领域知识的影响。...为 了解决这个挑战,Nan等人[36]提出利用域门来结合来自不同专家的表示,使他们的模型能够在文本模态中处理多域虚假新闻传播。...完整的多模态共识生成的伪标签如下: 阈值边界参数和在伪标签和真实标签的决策过程中起着关键作用,且与数据集密切相关。作者利用训练数据集的标注部分来自动获取这些参数。...由于作者的方法关注获取最优阈值参数,作者将具有可学习阈值参数的版本称为FreeMatch,而Adsh根据类依赖生成自适应阈值。 作者对这些方法进行了广泛调整以获得最佳阈值参数,并报告了它们的最佳性能。...6 Analysis and Ablation Study 在本节中,作者分析了数据不平衡对MFND任务的影响,训练过程中 未标注 数据数量的影响,以及提出的CoVLM方法中每个损失组件的影响。

18010
  • 《我们与恶的距离》引发媒体反思:假新闻抢热点,机器学习能做些什么?

    在特定场景中的准确率可达到81%。 阿里希望帮助社交平台和新闻网站在假新闻尚未造成大面积伤害时就快速识别出来,遏制其传播。...SemEval语义测试大赛中,根据主办方提供的过去两年社交媒体Twitter和Reddit上的近500个真实言论和1万多条相关反馈数据,阿里巴巴的人工智能技术对假新闻识别的准确率创造了新的纪录。...后者可以通过对虚假新闻的传播游走轨迹跟踪,以及通过图模型和演化模型中针对特定假新闻的进一步调查;其次,识别虚假新闻的关键传播者,对于减轻社交媒体的传播范围至关重要。 ?...数据集获取方式: https://github.com/KaiDMML/FakeNewsNet 2.LIAR 该数据集也是来自PolitiFact,包括内容本身和内容的基础属性数据,比如来源,正文等。...Buzzfeed Election Dataset & Political News Dataset Buzzfeed’s 2016 收集的选举假新闻,以及作者收集的 75个新闻故事。

    61450

    网络新闻真假难辨?机器学习来助你一臂之力

    作者对网络的力量以及能够从中得到的信息非常感兴趣,所以决定建立一个分类模型,以从 ego network 中寻找一些模式来检测假新闻。 什么是 ego network?...它最大化了每个社区的模块化得分,其中模块化通过评估它们在随机网络中的连接程度来量化节点到社区的分配质量。 作者决定在其网络数据上运行这个算法来看看虚假信息源是否被放在了同一类别。...在下面的第一张图中,他可视化了整个网络图,每个节点都被标记为了它被分配的类别的颜色。第二张图仅包含了虚假信息源。 ? ?...这确实很好地消除了 25838 个真实信息源(通过这种聚类方法将 25838 个节点放置在没有任何虚假来源的类中),但仍然不足以完全隔离虚假新闻源。为此,作者决定尝试 node2vec。...以下是循环神经网络的详细信息: ? 模型总结 最终分类模型 作者使用来自 node2vec 的特性和来自神经网络的概率在 SVM 和 XGBoost 上进行了网格搜索。

    80140

    用事件驱动编程解救臃肿的代码

    在这篇文章中我们将了解到什么是“事件驱动编程”以及在Laravel中如何开始构建一个事件驱动应用,同时我们还将看到如何通过事件驱动编程来对应用程序的逻辑进行解耦。...何为事件驱动编程 在我们深入事件驱动应用之前,我们先看一下在维基百科里对事件驱动编程的定义: 事件驱动编程是一种编程模式,其中的程序流由诸如用户动作(鼠标点击,按键)、传感器输出或来自其他程序/线程的消息等事件来决定确定...Javascript的事件是像鼠标点击、鼠标悬浮、按下键盘这样的用户动作。在Laravel中事件是发生在应用程序中的动作,像邮件通知、记录日志、用户注册、CRUD操作等。...在Laravel中Event类文件被存放在 app/Events目录,Listener类文件被存放在 app/Listeners目录。...listen属性 Conclusion 在这篇文章中,我们已经能够理解事件驱动的编程是什么,事件驱动的应用程序是什么以及Laravel事件是什么。

    2K30

    【推荐系统论文笔记】DKN: 基于深度知识感知的新闻推荐网络(WWW2018 )

    过时的新闻经常被更新的新闻所取代,这使得传统的基于ID的方法,比如协同过滤(CF)会因此失效。 2)人们在新闻阅读中对话题敏感,因为他们通常对多个特定的新闻类别感兴趣。...给定用户的单击历史以及新闻标题中的单词与知识图谱中的实体之间的关系,我们要预测的是:对于一个用户i,是否会点击他没有浏览过的候选新闻tj。...知识提取的过程 知识提取的过程如图4所示,该过程由四个步骤组成: 1)首先,为了区分新闻内容中的知识实体,作者利用实体链接技术来消除文本中提到的歧义,将它们与知识图中的预定义实体关联起来; 2)基于这些被识别的实体...此外,作者还搜索了数据集中所有发生的实体以及它们在Microsoft Satori知识图谱实体,并提取了可信度大于0.8的三元组。新闻数据集和提取的知识图的基本统计和分布分别见表1和图6。 表1....2)在新闻内容中利用知识实体和常识,设计了DKN中的KCNN模块,共同学习新闻的语义层和知识层表示。单词和实体的多通道和对齐使KCNN能够组合来自异构源的信息,并保持每个单词不同表达的对应性。

    5.1K81

    MGRN:多源图关系显著提高模型预测能力

    作者:Qinkai Chen、Christian-Yann Robert 我们在上一篇推文中分享了一篇关于图相关算法在量化研究中的论文综述。...把以上每个股票的Embedding最为图中每个股票节点的属性,分别输入到不同的图中,作者总共使用了以下三个图关系(最终以邻阶矩阵的方式进行定义): 股价相关系数 供应链关系(来自Facset) 股票的行业属性...(GICS) 通过以上图神经网络提取的每个股票节点的表征,在与原始个股的新闻表征拼接在一起,得到每天每个股票的特征集。...作者实证研究用的是STOXX Europe 600成分股,本文使用的新闻数据来自Bloomberg,并过滤掉每天新闻数量少于两篇的股票,以下是样例数据: 构件图关系的三个邻阶矩阵的热力图如下图所示,Panel...这是因为错误通常来自于几个特定的股票,特别是当我们只有一个信息来源时。如果来源不正确,就会导致重大错误。使用多个图表的好处是,通过基于多个信息源做出决策,可以减少这些情况的影响。

    64912

    AI生成的假新闻难以识别,那就用神经网络来对抗吧

    该研究发现,当目前最好的判别器能够获取适量训练数据时,其辨别假新闻和人类所写真新闻的准确率为 73%。...在 a 行中,模型基于片段生成文章主体,但作者栏空缺。在 b 行中,模型生成了作者。在 c 行中,模型使用新生成的内容重新生成了一个更真实的标题。...这可能是因为 GPT-2 的训练集 WebText 语料库含有非新闻类文章。 ? 图 3:使用 2019 年 4 月的新闻作为测试集,多个语言模型的性能。...当来自 Grover-Mega 的文本数据增加时,准确率可提升至 92%。 ? 表 1:在成对和不成对设置以及不同大小架构中判别器和生成器的结果。...为了验证他们的猜想,研究人员在图 6 中绘制了 Grover-Mega 在文本每个位置的困惑度,取阈值 p=0.96 和 p=1 时的文本以及人工手写的文本。

    1.1K10

    文本分类综述 | 迈向NLP大师的第一步(下)

    最后,我们总结了该研究领域的关键影响因素,未来研究方向以及所面临的挑战。 数据集 情感分析数据集 情感分析(Sentiment Analysis,SA)是在情感色彩中对主观文本进行分析和推理的过程。...通过分析文本来判断作者是否支持特定观点的信息至关重要,这与分析文本客观内容的传统文本分类任务不同。...新闻分类数据集 新闻内容是最关键的信息来源之一,对人们的生活具有重要的影响。数控系统方便用户实时获取重要知识。新闻分类应用主要包括:识别新闻主题并根据用户兴趣推荐相关新闻。...Sogou News (Sogou) 搜狗新闻[11] 搜狗新闻数据集包含搜狗CA新闻集和搜狗CS新闻集。每个文本的标签是URL中的域名。...多标签数据集 在多标签分类中,一个实例具有多个标签,并且每个la-bel只能采用多个类之一。有许多基于多标签文本分类的数据集。

    3.2K20

    BERT 与 CoCoLoFa 联手:提高逻辑谬误检测的准确性与效率 !

    作者招募了143名众包者编写特定谬误类型的评论(例如,滑坡谬误)以回应新闻文章。考虑到这项写作任务的复杂性,作者在工作者界面中构建了一个基于LLM的助手,以帮助撰写和修改他们的评论。...以前的工作已经创建了数据集(见表1):逻辑数据集收集了在线教育材料的示例; 逻辑气候数据集收集了来自新闻文章的实例,专门针对特定话题范围,并识别出与这些话题相关的常见谬误论点(Jin等人,2022年);...作者根据新闻文章(i)、评论草案(ii)和目标谬误(iii) Prompt GPT-4自动生成建议和示例。工人可以根据修订的评论再次点击按钮获取新的建议。在每个任务中,他们最多可以点击按钮五次。...在每个阶段中,作者在界面上的文章部分下方添加了上一轮收集到的评论。第二到第四轮的工人可以通过选择下拉菜单中的评论ID来回应上一轮的评论(图2D)。每个工人只与一篇文章互动一次。 每种谬误类型的概率。...等人,2022年,以及作者自己的研究中都有体现)中可以看出。

    9900

    【人类才是传谣机器】Science刊发最大规模社交网络假新闻研究,人比机器更爱转发谣言

    一项迄今最大规模的关于新闻在社交媒体上传播方式的研究,以海量数据揭示了假新闻的传播路径和传播特征——谣言比真相传得更远、更深、更快,而且每个人都是散播恐惧、厌恶的假新闻的放大器。...MIT媒体实验室的Soroush Vosoughi和Deb Royof,以及MIT斯隆管理学院的Sinan Aral在报告中写道:“在所有类别的信息中,不实新闻传播得更远、更快、更深,而且传播范围更广。...特定推文传播的模式是“流言级联”(rumor cascade)。如果一条推文在一条完整的链中被转发了10次,那么它就是一个大小为10的级联。...对于每个级联,研究人员确定了级联的大小(即从开始到结束参与到级联的人数),深度(在单个不间断链中转发的数量),最大广度(任何深度的级联中最大数量的人)以及结构病毒式传播(衡量造成特定推文传播的人数)。...研究人员写道:“了解假新闻如何传播是控制假新闻的第一步。我们希望我们的工作能够启发对假新闻传播的原因和后果以及潜在应对方法的更大规模的研究。”

    1K70

    使用GPT进行『金融情绪』分析的正确打开方式

    公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。...在第一个模块中,我们应用指令调优来微调开源预训练的LLM,如LLaMA和ChatGLM,使其在提供金融新闻或推文时的行为与预测金融情绪标签保持一致。...这个过程包括构建一个特定于金融情绪分析任务的指令遵循数据集,并使用它来微调预训练的LLM。 RAG模块在框架中起着至关重要的作用,它从与输入查询相关的外部源检索相关的背景信息。...这些外部来源包括彭博和路透等经过验证的新闻平台,高盛和花旗等机构的研究出版物,以及Twitter和Reddit等社交媒体平台。我们采用多源查询和基于相似性的检索方法从这些信息中定位最相关的信息来源。...随后,我们利用各种知识来源的检索api来提取相关信息。如果新闻项包含时间信息,我们在特定的时间范围内执行搜索。搜索返回来自已识别的财务来源的相关上下文片段的列表。

    49120

    每日一面 - Redis程序设计中,上百万的新闻,如何实时展示最热点的top10条呢

    用户的操作包括: 关注某个新闻 获取某个新闻的关注数量 获取 top10 热点新闻 查询自己关注的新闻。 可以推测,获取 top10 热点新闻请求会远大于关注某个新闻的请求。...那么我们可以换一种思路:redis 中,每个新闻id作为key,关注数作为value,存储简单的键值对。...用户关注了某个新闻: 同步事务更新数据库中的用户关注新闻表,这个每个用户会均摊行锁压力 缓存新闻id key + 1(注意catch住缓存不可用的异常) 写入 MQ,之后返回 MQ 消费更新数据库这个新闻的关注数量...,这样不会有性能瓶颈,同时针对新闻id做queue以及线程分区(就是同一个新闻总是对应特定的queue以及线程,尽量每一个行锁一个线程更新,避免数据库 lock wait timeout) 怎样获取 top...读取某个新闻的关注数量:这个就读缓存,缓存不可用,读取数据库。 获取某个用户关注的新闻列表:这个读取数据库,如果感觉也有性能瓶颈,对于每个用户id添加缓存保存关注的新闻列表即可。这个很简单

    46340

    在推荐系统中,我还有隐私吗?联邦学习:你可以有

    在中央服务器上更新主模型 Y(item 因子矩阵),然后将其分发到各个客户端中。每个特定于用户的模型 X(用户因子矩阵)保留在本地客户端中,并使用本地用户数据和来自中央服务器的 Y 在客户端上更新。...在 Fed-NewsRec 框架中,使用一个中央服务器来维护新闻推荐模型,并通过来自大量用户的模型梯度对其进行更新。...2.4 实验结果 本文实验是在一个来自挪威新闻网站的公共新闻推荐数据集(Adressa)和另一个从微软新闻中收集得到的真实数据集(MSN-News)上进行的。...FCF 在新闻推荐中的表现并不理想,这是因为 FCF 要求每个用户和每个 item 都参与到训练过程中来学习它们的嵌入,且用户和 item 为预先已知的。...在联邦多视图设置中,虽然所有视图都协同训练一个模型,但是视图之间不应该有原始数据交互,因为每个数据集 U_i 中都包含了需要被保护的私有视图特定信息。

    4.7K41

    用AI追热点,自动化编辑新闻,路透社已经这么做了 | 附论文

    李杉 编译自 MIT技术评论 量子位 出品 | 公众号 QbitAI “互联网的出现和随后的信息爆炸导致记者越来越难以准确、迅速地获取新闻。”...路透社的研发团队本周在arXiv的一篇论文的开场白中如此写道。 对于路透社来说,假新闻的出现导致这个问题变得更加尖锐,因为这些假新闻扭曲了人们对事件的感知。...其中一半是随机抽样,另外一半来自路透社记者的Twitter帐号列表,包括其他新闻机构的帐号、重要的公司、有影响力的个人等。 下一步是确定新闻事件发生的时间。...路透社的团队表示,在试验过程中,该系统运行良好。他们说:“追踪器能够在新闻探测和传播上实现有竞争力的准确度和时效性。” 他们有统计数据来支持这一点。...有目击者在凌晨1点22分报告了这一事件,触发了一个追踪器聚类。 然而,这个聚类不符合系统给事件制定的标准,因而直到凌晨1点39分才被包含到信息流中。“路透社在凌晨1点49分报道了此事。”

    98460

    百度NLP | 智能写作机器人:不抢人类饭碗,我们只想人机协作

    知识类文章的数据内容主要来自百度的知识库和全网优质资源,通过对优质数据资源的组织聚合和计算推理,为用户提供更加丰富的知识和信息。...比如文档规划,需要确定写什么内容,采用什么结构来写,微观规划则更加细致化,具体要确定怎么来写每个段落、每个句子、每个标题以及内部的结构组织等。...以资讯聚合类文章生成为例: 首先,聚合类文章的话题选择和资讯内容获取是基于内容理解和用户理解技术。...图 3 事件脉络型文章生成主要技术 目前,我们的智能写作机器人在百家号和百度资讯流产品中已累计发文近万篇,阅读量超过千万。图 4 是智能机器人写作的新闻实例,包括通用领域新闻,生活新闻,体育新闻等。...百度智能写作机器人背后的团队构成是怎样的? 答:我们的智能机器写作研发团队成员来自百度阿拉丁团队、NLP 团队、知识图谱团队、互联网数据研发团队以及质量保证团队等不同部门。

    1.7K40

    精度提升!南加大等 | 提出分治Prompt策略,提升LLM分辨力

    在子问题划分,我们提示 LLM 将任务分解为一系列具有较小规模的并行同质子任务(例如将长段落分解为句子)。这里的并行原则保证模型可以分别处理这些子任务而不依赖于某些特定的求解顺序。...也因此,一个子任务的解答不会依赖于其它子任务的解答的正确性,这增强了模型对于中间错误的鲁棒性,使模型获得更强的分辨力。 之后,在子问题求解阶段,我们提示 LLM 分别求解每个子任务。...最后,在子解答合并阶段,我们提示 LLM 将每个子任务的答案组合起来并获得最终答案。在这个过程中,所有三个阶段的推理过程都被隔离开来以避免干扰。...具体来说,假设 NC1 类问题严格难于 TC0 类时(TC0 和 NC1 是并行计算理论中的两大类问题,其关系类似 P 与 NP),那么这些 Transformer 模型在处理 NC1 完全问题时,其模型宽度需要以超多项式...(如指数)级别的速度随问题规模增长。

    13411

    独家解读 | 新闻分析数据哪家强?

    在介绍每家数据之前,我们先大体了解以下新闻分析数据的处理流程,一般包括: 原始新闻的获取:主要有爬取和直接采购两种模式。爬取是指,数据提供商利用爬虫去各大新闻网站爬取新闻。...情绪识别:计算新闻中主体的情绪,每个提供商都有不同的角度去计算情绪值。比如彭博会计算每篇新闻中每个公司的情绪。RavenPack则会站在事件的角度,计算每篇新闻中每个事件关联的主体的情绪。...RavenPack是一家创立于2003年的专注于新闻分析数据的提供商。RavenPack的原始新闻数据绝大部分来自于第三方直接提供,有少量了自产的新闻,并没有通过爬虫获取原始新闻文本数据。...该新闻数据分析的角度与前两家有明显的区别,它是站在实体与事件的角度进行分析。一篇新闻中可能有多个主体和多个事件,每个事件可能对应多个主体,每个主体也可能发生多个事件。...基础信息中给出了新闻的ID,处理时间,来源等基础信息。标签数据是文章所有能识别出来标签的集合,每个标签都有对应的类型、代码及算法的版本。

    3.7K00

    大模型幻觉!人大 & IAAR & 新华社 | 提出幻觉评测基准UHGEval,全面支持中文!

    现有的评测基准往往在标注数据时「仅限于句子级别的幻觉,而在关键词级别的标注粒度较少」。然而,从不同粒度上对大语言模型的分辨能力进行评测不仅更具挑战性,而且可以为解决幻觉问题提供新的启示。...关于UHGEVAL基准数据集的制作主要包括数据收集预处理、无约束幻觉生成、幻觉排名、自动标注和人工复检四个步骤,具体如下图所示: 2.1 数据收集和预处理 该阶段使用涵盖2015年1月至2017年1月数万条来自中文权威新闻网站的原始新闻作为数据集来源...开头部分被用作待续写的文本,续文部分是续写的正样例,参考信息被用来视作后续标注和评测的参考。 该阶段同时还包括新闻类别的细分方案和数据筛选过程。...其中,3个来自GPT系列的模型,GPT3.5-Turbo,GPT4-0613和GPT4-1106;以及8个中文大语言模型,ChatGLM2-6B,Xinyu-7B,Xinyu2-70B,InternLM...值得注意的是,所有底层模块都是可扩展的;数据集可以被自定义版本、来自API或平台(如Hugging Face 3)的LLM以及单独定制的指标所取代。

    1.2K10

    2022ACL | 多视角的事实核查相关研究解读

    ---- 来自:复旦DISC 引言 事实核查任务(Fact-Cheking)是指对给定论断(claim),基于其文本本身、检索出的判据或用户在社交网络上的讨论,对其真实性(veracity...在假新闻传播环境中存在平台、用户、文章三大主体,用户和平台之间具有关注关系、平台和文章之间具有发布关系,用户和文章之间具有评论或转发关系,如下图所示,其中黑色实线代表显式可获取的关系,红色虚线则表示可能存在同质性的节点关系...从已有数据集中的假新闻出发,采用如下方式构建新闻信息网络:从新闻发布平台出发,关联其发布的至多 300 篇文章,接着获取关注其的至多 5000 名用户信息以及在文章发布 3 个月内参与文章讨论的用户信息...实验 数据集构建 在基于平台的检测中,文章基于已有的数据集 Media Bias / Fact Check dataset,其中共包含 859 个新闻发布平台,并具有3类标签(low, mixed, high...新闻环境感知 (1) 流行度导向的宏观环境感知 在构建完新闻环境后,分别比对给定新闻和宏观/微观环境的相似度,获取其交互特征。 给定新闻与宏观环境越相似,说明该新闻在发布时段的流传度越广、流行度越高。

    1.2K00
    领券