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J-GLOBAL ID：201902256089372093   整理番号：19A2443062

Fakeニュース検出のための低次元特徴に関するスタッキングに基づくアンサンブル学習【JST・京大機械翻訳】

Stacking-Based Ensemble Learning on Low Dimensional Features for Fake News Detection

著者 (7件)： Li Songqian (University of Jinan) ,  Ma Kun (University of Jinan) ,  Niu Xuewei (University of Jinan) ,  Wang Yufeng (University of Jinan) ,  Ji Ke (University of Jinan) ,  Yu Ziqiang (University of Jinan) ,  Chen Zhenxiang (University of Jinan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： HPCC/SmartCity/DSS  ページ： 2730-2735  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自己メディアの到来の時代により,誰も大きなデータのメディア時代におけるコンテンツの著者となり得る。これにより,ネットワークに現れる偽ニュースの質量が生じた。これらの偽のニュースの著者らは,普及によって市民を誤らせて,それは経済的および社会的利益をもたらすであろう。既存の研究は,正確に偽のニュースを同定する方法を見つけることができるという希望において,本論文の様々なタイプの特徴を用いることに焦点を合わせた。しかし,これはそれらの普遍性を強調した。本論文では,より正確で自動化された予測のために,前処理,特徴抽出およびモデル融合を組み合わせたパイプラインを提案した。特に,潜在的意味解析(LSA)とアンサンブル学習モデル結果を積層を用いて融合した。実世界データの実験解析は,著者らのパイプラインが既存のアプローチより高い精度を達成することを実証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 市民 ,  コンテンツ ,  普遍性 ,  ネットワーク ,  自動化 ,  特徴抽出 ,  前処理 ,  *ニュース
準シソーラス用語： 潜在的意味解析 ,  *アンサンブル学習 ,  低次元 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニュース ,  低次元 ,  スタッキング ,  アンサンブル学習