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저자정보
박승혁 (군산대학교) 온병원 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
504 - 507 (4page)

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최근 가짜 뉴스의 급증으로 인해 가짜 뉴스를 분류는 중요한 과제로 연구되고 있다. 본 연구에서는 학습 데이터로 AIHub의 가짜 뉴스 탐지 데이터를 사용하였으며, 대표적인 기계학습 모델인 로지스틱 회귀(LR), 나이브 베이즈(LB), 서포트 벡터 머신(SVM), 랜덤 포레스트(RF)를 사용하여 기계학습을 기반으로 가짜 뉴스 분류를 통해 정확도를 비교한다. 로지스틱 회귀(LR)와 서포트 벡터 머신(SVM)는 평가 모델(HAND)에 비해 상대적으로 더 높은 결과를 보여주는 것으로 나타났다.
#Fake News #machine learning #Logistic Regression #Naive Bayes Classifier #Support Vector Machines #Random Forest

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기계 학습 알고리즘
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 계획
참고문헌

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