案例说明_社交平台谣言监测1
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2022-08-08
21:33:57
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基于多模态数据的社交平台谣言检测
教学适用的课程：《大数据架构与技术》
教学适用的专业：电子信息
教学目的与用途：学习实际社交平台谣言检测中的大数据应用；掌握大数据处理
与分析的基本流程；掌握机器学习、深度学习算法在大数据系统中的应用。
教学内容：
（1）理论依据：本案例基于大数据技术对社交媒体平台中的多模态推文进行谣
言监测。案例整合了多种的数据挖掘与深度学习方法，进行数据挖掘与基于多种
机器学习、深度学习算法的社交平台谣言监测。
（2）涉及知识点：社交媒体大数据、多模态学习、自然语言处理、分类算法。
（3）分析路径：首先介绍社交平台谣言检测的背景，并进行数据集展示，介绍
相关数据形式。然后学习本案例中给出的多种机器学习算法与深度学习算法，理
解不同文本嵌入方式以及多模态数据融合的方式。最后，使用二分类问题常用的
评价指标，对各种算法进行对比与分析。
启发思考题：
（1）本文使用了预训练的 Bert 与 VGG 模型提取特征，且没有对特征提取网络
进行微调，但是深度学习算法的源域与目标域必然存在不同程度的差别，对预训
练网络进行微调可以有效提升特征的有效性。但是大型网络在小规模数据集上训
练易发生梯度爆炸、梯度消失、过拟合等问题，能否克服这些问题提升识别效果。
（2）本文将文本特征与图像特征拼接直接后送至全连接网络进行分类，能否寻
找其它方法进一步考虑两种特征之间的交互，以及动态决定单模态特征对整体分
类的作用等。
建议课堂计划：
(1) 时间安排：3 课时
(2) 学生学习准备：了解常见的自然语言处理、图像特征提取、机器学习与深度
学习算法的理论知识。
(3) 分组及讨论内容：分组讨论启发思考题。
(4) 案例开场白：在当今的移动互联网时代，微博、今日头条及各大新闻类 APP
成为了信息传播的重要途径，为人们的生活带来了很大的便利。与此同时，虚假
新闻与网络谣言也大量地充斥于互联网上，其无休止地传播会为人们的认知甚至
社会的稳定都带来很大危害。谣言或虚假新闻检测的目标为识别出捏造的、可以
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