【VLDB2019 tutorial】Combating Fake News: A Data Management and Mining Perspective，不列颠哥伦比亚大|Laks V.S. Lakshmanan，Michael Simpson，Sara Thirumuruganathan，156页PDF

题目： Combating Fake News: A Data Management and Mining Perspective

简介： 假新闻是对全球人民的主要威胁，导致人民对政府，新闻和公民社会的信任度下降。社交媒体和社交网络在公众中的流行引起了假新闻的蔓延，其中阴谋论，虚假信息和极端观点盛行。发现假新闻并进行缓解是当今时代的基本问题之一，已引起广泛关注。尽管事实调查网站（政府网站和大型公司，例如Google，Facebook和Twitter）已经采取了初步措施来解决假新闻，但仍有许多工作要做。本教程的目标是双重的。首先，我们希望使数据库社区熟悉其他社区在打击假新闻方面的工作。我们提供相关领域的最新研究成果，包括检测，传播，缓解和干预假新闻。接下来，我们提供数据库社区研究内容的摘要，并讨论如何将其用于抵制假新闻。

嘉宾介绍：

Laks V.S. Lakshmanan是不列颠哥伦比亚大学计算机科学系的教授。 他是BC Advanced Systems Institute的研究员，并于2016年11月被任命为ACM杰出科学家。他的研究兴趣涵盖数据库系统及相关领域的广泛主题，包括：关系数据库和面向对象的数据库，OLAP和数据仓库，数据库挖掘，数据集成，半结构化数据和XML，信息和社交网络及社交媒体，推荐系统和个性化。

Michael Simpson是不列颠哥伦比亚大学计算机科学系的博士后研究员。 他从维多利亚大学获得博士学位。 他的研究兴趣包括数据挖掘，社交网络分析以及图形问题的可伸缩算法设计。

Saravanan（Sara）Thirumuruganathan是HBKU QCRI数据分析小组的科学家。 他在德克萨斯大学阿灵顿分校获得博士学位。 他对数据集成/清理和用于数据管理的机器学习广泛感兴趣。 Saravanan的工作已入选VLDB 2018/2012最佳论文，并获得SIGMOD 2018研究重点奖。