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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 530 - 541 (12page)
이용수
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The development of social media is beneficial for users to quickly access various types of information online. However, this can be a risky for teenagers under the age of 18 years because they may become exposed to information that is unsuitable for them. It is important to classify restricted and unrestricted content to protect teenagers’ online safety because teenagers are more likely to be negatively affected by biased and harmful content than adults are. We suggest a strategy for classifying restricted and unrestricted content in this study by examining content comments. We collected and cleaned comments obtained from YouTube. Word2vec was used to display comments as vectors, and the classifier was established using convolutional neural network and long short-term memory. Through our findings, we hope make the social media environment more secure to protect the physical and mental health of teenagers.
목차
Abstract
Introduction
Literature review
Research methodology
Experiments
Results and discussion
Conclusion
References
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