کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6940578 | 1450014 | 2018 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Unsupervised rumor detection based on users' behaviors using neural networks
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص شایعات غیرقابل کنترل بر اساس رفتار کاربران با استفاده از شبکه های عصبی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه های اجتماعی آنلاین، تشخیص شایعه، کاربران رفتار - اخلاق،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Online social networks have become the hotbeds of many rumors as information can propagate much faster than ever. In order to detect the few but potentially harmful rumors to prevent the public issues they may cause, we propose an unsupervised learning model combining Recurrent Neural Networks and Autoencoders to distinguish rumors as anomalies from other credible microblogs based on users' behaviors. Some features based on comments posted by other users are newly proposed and are then analyzed over their posting time so as to exploit the crowd wisdom to improve the detection performance. The experimental results show that our model achieves a high accuracy of 92.49% and F1 measure of 89.16%.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 105, 1 April 2018, Pages 226-233
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 105, 1 April 2018, Pages 226-233
نویسندگان
Weiling Chen, Yan Zhang, Chai Kiat Yeo, Chiew Tong Lau, Bu Sung Lee,