# 微博谣言数据集
该数据为根据新浪微博不实信息举报平台抓取的中文谣言数据,并包含与微博原文相关的转发与评论信息。
数据集中共包含谣言1538条和非谣言1849条。
## 数据集介绍
该数据集分为两部分,分别是微博原文与其转发/评论内容。其中所有微博原文(包含谣言与非谣言)在original-microblog文件夹中,
剩余两个文件夹non-rumor-repost和rumor-repost分别包含非谣言原文与谣言原文的对应的转发与评论信息。
(该数据集中并不区分评论与转发)
## 数据形式
该数据文件中,每条原文,评论或评论均为json格式的数据,部分字段释义如下:
* 微博原文信息:
* **text**: 微博原文的文字内容
* **user**: 发布该条微博原文的用户信息
* **time**: 用户发布该条微博原文的时间(时间戳格式)
* 转发/评论信息:
* **uid**: 发布该转发/评论的用户ID
* **text**: 转发/评论的文字内容(若部分用户转发时不添加评论内容,该项无内容)
* **data**: 该转发/评论的发布时间(格式如:2014-07-24 14:37:38)
## 引用
如果您使用该数据集,请引用以下论文:
```
@article{song2018ced,
title={CED: Credible Early Detection of Social Media Rumors},
author={Song, Changhe and Tu, Cunchao and Yang, Cheng and Liu, Zhiyuan and Sun, Maosong},
journal={arXiv preprint arXiv:1811.04175},
year={2018}
}
```
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2023机器学习大作业.zip
共2000个文件
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2024-04-08
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机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。 随着统计学的发展,统计学习在机器学习中占据了重要地位,支持向量机(SVM)、决策树和随机森林等算法的提出和发展,使得机器学习能够更好地处理分类、回归和聚类等任务。进入21世纪,深度学习成为机器学习领域的重要突破,采用多层神经网络模型,通过大量数据和强大的计算能力来训练模型,在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。 机器学习算法在各个领域都有广泛的应用,包括医疗保健、金融、零售和电子商务、智能交通、生产制造等。例如,在医疗领域,机器学习技术可以帮助医生识别医疗影像,辅助诊断疾病,预测病情发展趋势,并为患者提供个性化的治疗方案。在金融领域,机器学习模型可以分析金融数据,识别潜在风险,预测股票市场的走势等。 未来,随着传感器技术和计算能力的提升,机器学习将在自动驾驶、智能家居等领域发挥更大的作用。同时,随着物联网技术的普及,机器学习将助力智能家居设备实现更加智能化和个性化的功能。在工业制造领域,机器学习也将实现广泛应用,如智能制造、工艺优化和质量控制等。 总之,机器学习是一门具有广阔应用前景和深远影响的学科,它将持续推动人工智能技术的发展,为人类社会的进步做出重要贡献。
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