論文の概要: Weighted Accuracy Algorithmic Approach In Counteracting Fake News And
Disinformation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01535v2
- Date: Wed, 5 Aug 2020 01:53:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-05 14:42:52.844674
- Title: Weighted Accuracy Algorithmic Approach In Counteracting Fake News And
Disinformation
- Title(参考訳): 偽ニュースと偽情報に対する重み付き精度アルゴリズムアプローチ
- Authors: Kwadwo Osei Bonsu
- Abstract要約: 一部の熱狂的なジャーナリスト、ハッカー、ブロガー、個人、組織は、偽のニュース、偽情報、偽のコンテンツで自分たちのアジェンダに汚染することで、自由情報環境の贈り物を悪用する傾向がある。
本稿では,4つの機械学習アルゴリズムの重み付け精度を併用した制約機構を用いて,偽ニュースの検出と報告を行う手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the world is becoming more dependent on the internet for information
exchange, some overzealous journalists, hackers, bloggers, individuals and
organizations tend to abuse the gift of free information environment by
polluting it with fake news, disinformation and pretentious content for their
own agenda. Hence, there is the need to address the issue of fake news and
disinformation with utmost seriousness. This paper proposes a methodology for
fake news detection and reporting through a constraint mechanism that utilizes
the combined weighted accuracies of four machine learning algorithms.
- Abstract(参考訳): 情報交換のインターネットへの依存度が高まる中、一部の熱狂的なジャーナリスト、ハッカー、ブロガー、個人、組織は、偽ニュース、偽ニュース、偽情報、偽コンテンツで自分たちのアジェンダに汚染することで、自由情報環境の贈り物を悪用する傾向にある。
したがって、フェイクニュースや偽情報の問題を極端に深刻に解決する必要がある。
本稿では,4つの機械学習アルゴリズムの重み付けアキュラシーを併用した制約機構を用いて,偽ニュースの検出と報告を行う手法を提案する。
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