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内容简介：本书围绕社交媒体中的风险信息检测问题，梳理了作者的研究成果，结合传统机器学习与典型深度学习方法，探讨关键技术，并提出具有创新性的解决方案。全书主要分为数据篇、用户篇和应用篇3个部分。数据篇介绍了社交媒体数据的获取方法，并整合公开数据集，为风险信息检测提供数据支撑。用户篇分析用户情感特征，提出3种基于用户表示的情感分类方法，提高分类准确性。应用篇针对垃圾邮件和谣言等风险信息，提出多种检测方法，为今后的社交媒体风险信息检测研究奠定基础，为同类研究提供参考。