論文の概要: Integrating Human-in-the-loop into Swarm Learning for Decentralized Fake
News Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02048v1
- Date: Tue, 4 Jan 2022 01:24:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-07 14:40:34.853698
- Title: Integrating Human-in-the-loop into Swarm Learning for Decentralized Fake
News Detection
- Title(参考訳): 分散型フェイクニュース検出のためのSwarm LearningへのHuman-in-the-loopの統合
- Authors: Xishuang Dong and Lijun Qian
- Abstract要約: 本稿では,ユーザプライバシを分散的に侵害することなく,偽ニュースを認識するための学習と推論のループにユーザフィードバックを統合する,新たな分散化手法であるHBSLを提案する。
実験の結果,提案手法は,ベンチマークデータセット上での偽ニュースの検出において,最先端の分散化手法よりも優れていた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.974890682815778
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Social media has become an effective platform to generate and spread fake
news that can mislead people and even distort public opinion. Centralized
methods for fake news detection, however, cannot effectively protect user
privacy during the process of centralized data collection for training models.
Moreover, it cannot fully involve user feedback in the loop of learning
detection models for further enhancing fake news detection. To overcome these
challenges, this paper proposed a novel decentralized method, Human-in-the-loop
Based Swarm Learning (HBSL), to integrate user feedback into the loop of
learning and inference for recognizing fake news without violating user privacy
in a decentralized manner. It consists of distributed nodes that are able to
independently learn and detect fake news on local data. Furthermore, detection
models trained on these nodes can be enhanced through decentralized model
merging. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms
the state-of-the-art decentralized method in regard of detecting fake news on a
benchmark dataset.
- Abstract(参考訳): ソーシャルメディアは、人々を誤解させ、世論を歪めてしまう偽ニュースを生み出し広める効果的なプラットフォームになっている。
しかし、フェイクニュース検出の集中化手法は、トレーニングモデルの集中データ収集プロセスにおいて、ユーザのプライバシを効果的に保護することはできない。
さらに、フェイクニュース検出をさらに強化するために、学習検出モデルのループにユーザーフィードバックを完全に巻き込むことはできない。
これらの課題を克服するために,本研究では,ユーザのプライバシを分散的に侵害することなく,偽ニュースを認識するための学習と推論のループにユーザフィードバックを統合する,新たな分散化手法であるHBSLを提案する。
ローカルデータ上のフェイクニュースを独立して学習し検出できる分散ノードで構成されている。
さらに、これらのノードでトレーニングされた検出モデルは、分散モデルマージによって強化することができる。
実験の結果,提案手法は,ベンチマークデータセット上での偽ニュースの検出において,最先端の分散手法よりも優れていた。
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