【摘 要】
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摘要：谣言检测是社交网络谣言研究、监测及整治的基础，其实施情况得到社会的广泛关注，相伴随的是微博谣言辨识的研究工作不断增多。该文把微博谣言作为研究对象，搭建了微博谣言的检测框架，其主要是由获取数据、处理数据及谣言检测三大步骤构成，基于实验研究过程，对比了差异化数据已标注比例时不同半监督学习的性能和ImCo-Forest算法之间的差异，发现ImCo-Forest在谣言检测方面更占优势。希望能和同行共
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摘要：谣言检测是社交网络谣言研究、监测及整治的基础，其实施情况得到社会的广泛关注，相伴随的是微博谣言辨识的研究工作不断增多。该文把微博谣言作为研究对象，搭建了微博谣言的检测框架，其主要是由获取数据、处理数据及谣言检测三大步骤构成，基于实验研究过程，对比了差异化数据已标注比例时不同半监督学习的性能和ImCo-Forest算法之间的差异，发现ImCo-Forest在谣言检测方面更占优势。希望能和同行共同分享方法与经验，以期进一步完善微博谣言检测工作。
关键词：微博谣言;半监督学习;ImCo-Forest算法;谣言检测系统
中图分类号：TP311
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