基于深度学习模型的谣言检测技术研究

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大数据的发展,使得现代社会存在两种性质的信息,一是存在价值的所谓有效信息,二是似乎毫无价值的或重复的信息。从目前对于数据的获取、清洗、分析和发布的整个过程来看,在各阶段无论是哪种性质的数据都存在诸多隐私泄露问题亟待解决。考虑到两方面存在隐私泄露问题,一是数据本身存在关联性导致隐私可能会被恶意挖掘,二是对负责数据分析工作的第三方的不信任,因此需要对分析、发布过程中的数据隐私进行保护。本文从数据分析和
随着信息技术高速发展,数据流已经越来越广泛的出现在众多的网络应用程序中。数据流具有速度快,到达时间连续,总容量大等一系列特点。因此一般要求数据流处理算法在单遍扫描的限制条件下就可以得到计算结果。在线处理这些数据流,并且能够对相关数据统计信息进行实时发布,这会带来巨大商业应用价值。然而,数据流中包含了大量的个人隐私信息,如果把这些数据直接进行发布的话,会造成用户个人隐私信息的泄露。我们通过以下两个例
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