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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 안현철
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 국민대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수128
이 논문의 연구 히스토리 (4)
2022
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인터넷 및 모바일 기술의 발달과 소셜미디어의 확산으로 인해 다량의 정보들이 온라인상에서 생성, 유통되고 있다. 이 중에는 대중에게 도움이 되는 유익한 정보들도 있지만, 역기능을 하는 이른바 가짜뉴스들도 함께 유통되고 있다. 지난 2020년 코로나 19의 전 세계적인 확산 이후, 온라인상에는 이와 관련한 수많은 가짜뉴스가 유통되었다. 다른 가짜뉴스들과 달리 코로나 19와 관련된 가짜뉴스는 사람들의 건강, 나아가 생명까지 위협할 수 있다는 점에서 그 심각성이 매우 크다고 할 수 있다. 때문에 코로나 19와 관련한 가짜뉴스를 자동으로 탐지하고, 이를 예방하는 지능형 기술은 사회적 건강도를 제고하는데 매우 의미 있는 연구주제라 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 코로나 19 관련 가짜뉴스 탐지를 효과적으로 수행하기 위해 그래프 임베딩 방법 중 하나인 Graph2vec을 활용한 방법을 제안한다. 가짜뉴스 탐지에 대한 주류 방법은 뉴스 콘텐츠 기반 즉, 텍스트에 대한 특징 분석으로 진행되었으나 본 연구에서는 사회적 참여 네트워크 내에서의 정보 전달 관계를 추가로 활용함으로써 보다 효과적으로 코로나 19와 관련된 가짜뉴스를 탐지할 수 있었으며 성능 측면에서 정확도 향상을 확인할 수 있었다.
목차
1. 서론 12. 관련 연구 52.1. 가짜뉴스 52.2. 그래프 임베딩 72.3. 가짜뉴스탐지 93. 제안 방법론 123.1. 그래프 생성 및 특성 추출 123.2. 임베딩 123.3. 모델 입력 및 예측 144. 실증 분석 164.1. 연구 데이터 164.2. 실험평가 지표 204.3. 모델 성능비교 215. 결론 22참고 문헌 24Abstract 32
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