The spread of fake news has long been a social issue and the necessity of identifying it has become evident since its dangers are well recognized. In addition to causing uneasiness among the public, it has even more devastating consequences. For instance, it might lead to death during pandemics due to unverified medical instructions. This study aims to build a model for identifying fake news using graphs and machine learning algorithms. Instead of scanning the news content or user information, the research explicitly focuses on the spreading network, which shows the interconnection among people, and graph features such as the Eigenvector centrality, Jaccard Coefficient, and the shortest path. Fourteen features are extracted from graphs and tested in thirteen machine learning models. After analyzing these features and comparing the test result of machine learning models, the results reflect that propensity and centrality contribute highly to the classification. The best performing models reach 0.9913 and 0.9987 separately from datasets Twitter15 and Twitter16 using a modified tree classifier and Support Vector Classifier. This model can effectively predict fake news, prevent potential negative social impact caused by fake news, and provide a new perspective on graph feature selection for machine learning models.


翻译:长期以来,假新闻的传播一直是一个社会问题,其传播的必要性已经很明显,因为其危险已经得到了人们的公认。它除了在公众中造成不安之外,还具有更严重的破坏性后果。例如,它可能由于未经核实的医疗指示而在流行病期间导致死亡。这项研究的目的是建立一个模型,用图表和机器学习算法来识别假新闻。研究不是扫描新闻内容或用户信息,而是明确侧重于传播网络,显示人们之间的相互联系,以及图表特征,如Eigenvictor Central、Jaccar Covality和最短路径。从图表中提取14个特征,并在13个机器学习模型中测试。在分析这些特征并比较机器学习模型的测试结果之后,结果表明,敏度和中心度对分类有很大帮助。最佳的模型与数据集Twitter15和Twitter16分别达0.9913和0.9987。使用修改的树分级器和支助Vecterctor分类法可以有效地预测假新闻,防止假新闻可能造成的负面社会影响,并为机器学习模型的图表选择提供新的视角。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
66+阅读 · 2022年4月13日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
VIP会员
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员