微博上的自动谣言检测：综述

现代社交媒体平台上日益增长的多媒体内容在许多应用中颇具价值。而社交媒体的开放性与便捷性特征也助长了诸多在线谣言。未经核实，这些谣言会立即触达数千用户并造成严重损害。已有诸多努力利用机器学习技术挖掘开放网络提供的丰富内容来自动击败在线谣言。多数谣言检测方法可归为三种范式：基于手工特征分类的方法、基于传播的方法以及基于神经网络的方法。本综述中，我们结合文献中使用的其他定义给出了谣言的形式化定义。我们总结了迄今自动谣言检测的研究，并详述谣言检测的三种范式。我们还介绍了现有的谣言检测数据集，以裨益该领域的后续研究。最后作为结论，我们给出了对未来微博谣言检测的建议。