文献

J-GLOBAL ID：202002290720455749   整理番号：20A2032052

ソーシャルネットワークにおけるユーザ評価を利用した自動偽ニュース検出:ツイッターの事例研究【JST・京大機械翻訳】

Automatic Fake News Detection by Exploiting User’s Assessments on Social Networks: A Case Study of Twitter

著者 (4件)： Tran Van Cuong (Faculty of Engineering and Information Technology, Quang Binh University, Dong Hoi, Vietnam) ,  Nguyen Van Du (Faculty of Information Technology, Nong Lam University, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Nguyen Ngoc Thanh (Department of Applied Informatics, Wroclaw University of Science and Technology, Wroclaw, Poland) ,  Nguyen Ngoc Thanh (Faculty of Information Technology, Nguyen Tat Thanh University, Ho Chi Minh City, Vietnam)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12144  ページ： 373-384  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,社会メディアは世界中の何百万もの人々にとって主要なニュース源になっている。ユーザは,社会的プラットフォームに関する情報を容易に作成,共有できる。社会メディアに関する情報はコミュニティで急速に広がる。しかし,誤った情報の広がりは重要な問題である。 reader新品と呼ばれる読者を誤らせるために,意図的に書かれた。偽ニュースは,偽または未検証情報の最も形態を表す。ファクニュースの広範な広がりは社会にマイナスの影響を与える。早期偽造物の検出とブロッキングは,コミュニティへのマイナス効果を避けるために非常に重要である。本論文では,ニュースコンテンツ,ソーシャルインタラクションにおけるクラウドの wみ,およびユーザの信頼性特性を利用して,Twitterの偽ニュースを自動的に検出する。最初に,ユーザプロファイルを利用して信頼性レベルを測定した。第2に,コメント,Favorite,Retweetのようなポストに対するユーザのインタラクションを収集し,ユーザの意見と収納レベルを決定した。最後に,動径基底関数(RBF)カーネルを有するサポートベクトルマシン(SVM)モデルを,ニュースの信頼度を決定するために適用した。Twitterデータセット上で実験を行い,提案した方法の有効性を実証した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  信頼性 ,  信頼度 ,  ブロッキング ,  *事例研究 ,  *ニュース ,  動径基底関数 ,  利用者プロファイル ,  コンテンツ ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *社会的ネットワーク ,  ユーザ評価 ,  ソーシャルメディア ,  *ツイッター ,  *フェイクニュース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 偽ニュース検出 ,  ユーザの信用性 ,  社会的相互作用 ,  ユーザの意見

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： ソーシャルネットワーク ,  ユーザ評価 ,  偽ニュース ,  ツイッター ,  研究