Muslimer lider av att inte veta giltigheten av Hadiths eller verifiering av dess grad, som representerade den andra källan till lagstiftning i Islam efter Koranen. Även om många webbplatser tillåter användare i allmänhet och Muslims, i synnerhet möjligheten att kontrollera äktheten av hadith, men det är genom ett informationssystem som är ansluten till databasen Hadith. Så, det finns inget intelligent system som kan särskilja hadith automatiskt, därför, i denna studie, föreslår vi en modell som kan känna igen och kategorisera hadith automatiskt och avsluta de väsentliga egenskaperna genom Hadith klassificering i Sahih, Hasan, Da'if, och Maudu, baserat på maskininlärning tekniker. Denna studie handlar främst om att klassificera hadithen efter minnet och tillförlitligheten hos Hadiths berättare. Denna klassificering beror inte bara på hadithens text, som i resten av de andra arabiska dokumenten, utan också på Hadiths Sanad. Därför genomfördes denna studie på tre metoder; dessa metoder hjälper oss att få en noggrannhet som är mer tillförlitlig för hadithklassificering jämfört med tidigare forskningar inom detta område. Förutom att bygga en modell med hjälp av beslut trädteknik baserad på Sanad av hadith för att hjälpa oss att avgöra giltigheten av hadith, exaktheten i denna klassificering nådde upp till 92.59%. Flera Learning algoritmer har använts i denna studie, men vi rapporterade de bästa tre klassificeringar (LinearSVC, SGDClassifier, och Logistik regression), som uppnådde högre noggrannhet nådde upp till 93,69%, 93,51, respektive 92,27%.
I den studie som beskrivs i REF föreslogs en automationsmodell som kunde klassificera Al-hadeeth-funktioner i Sahih, Hasan, Da'if och Maudu med hjälp av maskininlärningsteknik (LinearSVC, SGDClassifier och Logistik Regression).
Knowledge Discovery in the Hadith According to the Reliability and Memory of the Reporters Using Machine Learning Techniques
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}