Abstract-Fake nyheter kan avsiktligt skapas för att främja ekonomiska, politiska och sociala intressen, och kan leda till negativa effekter på människor övertygelser och beslut. Att upptäcka falska nyheter är därför ett växande problem som har blivit oerhört vanligt under de senaste åren. De flesta befintliga arbeten inom detta ämne fokuserar på manuell funktionsextraktion och övervakade klassificeringsmodeller som utnyttjar ett stort antal märkta (falska eller verkliga) artiklar. Däremot fokuserar vi på innehållsbaserad upptäckt av falska nyhetsartiklar, samtidigt som vi antar att vi har en liten mängd etiketter, som görs tillgängliga av manuella faktakontroller eller automatiserade källor. Vi hävdar att detta är en mer realistisk inställning i närvaro av enorma mängder innehåll, varav de flesta inte kan kontrolleras på ett enkelt sätt. Så, vi representerar samlingar av nyhetsartiklar som flerdimensionella tensorer, utnyttja tensor sönderdelning för att härleda koncis artikel inbäddningar som fångar rumslig/kontextuell information om varje nyhetsartikel, och använda dessa inbäddningar för att skapa en artikel-för-artikel diagram som vi sprider begränsade etiketter. Resultat på verkliga dataset visar att vår metod presterar på par eller bättre än befintliga helt övervakade modeller, genom att vi uppnår bättre detektionsnoggrannhet med färre etiketter. I synnerhet uppnår vår föreslagna metod 75,43 % av noggrannheten med hjälp av endast 30 % av etiketterna på en offentlig datauppsättning, medan en SVM-baserad klassificeringsmetod uppnådde 67,43 %. Dessutom uppnår vår metod 70.92% av noggrannheten i ett stort dataset med endast 2% av etiketterna.
Guacho m.fl. REF introducerade en halvövervakad modell via tensorinbäddningar som använder rumslig/kontextuell information om nyhetsartiklar.
Semi-supervised Content-Based Detection of Misinformation via Tensor Embeddings
{'venue': '2018 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM)', 'journal': '2018 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}