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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.11
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 985 - 994 (10page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2023.50.11.985
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이 연구는 온라인 플랫폼에서 정보의 신뢰도를 떨어뜨리고 사용자들의 의사결정을 방해하는 의견 사기 문제를 탐지하기 위한 그래프 신경망 모델을 제시하였다. 제안된 모델은 다중 관계로 구성된 온라인 리뷰 그래프에 샘플링 기법을 적용하여 관계 표현을 만들고 이를 중심 노드의 속성과 결합함으로써 사기 여부를 예측한다. 실제 데이터를 대상으로 한 실험 결과, 이 방법은 기존의 최신 방법들보다 더 정확하면서도 더 빠르며, 주요 관계에 대한 설명력도 제공할 수 있다. 이 연구는 신경망 기반 모델의 일반적인 단점인 설명가능성의 어려움을 완화하고 실무자들로 하여금 분석 결과를 의사결정에 활용할 수 있도록 하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안 모델
4. 실험설계
5. 실험 결과
6. 논의
7. 결론
References
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