Resumen

La diseminación desenfrenada de información pseudosanitaria en redes ha causado un gran daño a la salud, vida y propiedad de las personas. Es importante detectar e identificar la información pseudosanitaria en redes. Con base en esto, este documento define los conceptos de información pseudosanitaria, bloque de datos e integración de bloques de datos, diseña una arquitectura que combina el algoritmo de asignación latente de Dirichlet (LDA) y la integración de actualización de bloques de datos, y propone el modelo de algoritmo de combinación. Además, se utiliza la tecnología de rastreo web para recopilar la información pseudosanitaria transmitida en la plataforma Sina Weibo durante la situación de la epidemia de febrero a marzo de 2020 para la prueba de simulación en el conjunto de datos del caso experimental. Los resultados de la investigación muestran que (1) el modelo LDA puede extraer profundamente la información semántica de la información pseudosanitaria en redes, obtener las características de la distribución documento-tema, y clasificar y entrenar las

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Diseminación; Red; Información seudomédica; Bloque de datos; Algoritmo LDA; Modelo SVM
• Keywords:Dissemination; Network; Pseudohealth information; Data block; LDA algorithm; SVM model