《 社交媒体上的假新闻检测 》
- 社交媒体
- 选题分类:计算机理论
- 原版语种:英语(可提供图书翻译服务)
- 出版日期:2019年07月
- 页数:130页
- 图书定价:(不详)
- 开本:190mm×234mm
- 浏览次数:631
- 字数:(不详)
- 作品星级:
- 内文印刷:单色
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内容简介
本书从数据挖掘的角度,介绍了跨学科虚假新闻的基本概念和特征,原则性地回顾了具有代表性的虚假新闻检测方法,并阐述了社交媒体上虚假新闻检测的高级设置。特别的是,作者讨论了新闻内容和社会上下文的价值,以及处理早期检测、弱监督检测和可解释检测的重要扩展。本书中描述的概念、算法和方法可以帮助利用社交媒体的力量来构建有效和智能的假新闻检测系统。这本书是关于在社交媒体上发现假新闻的研究的简单介绍,对于学生、研究人员和实践者来说,它理解、管理和超越这一领域是必不可少的阅读材料。
作者介绍
亚利桑那州立大学数据挖掘与机器学习(DMML)实验室的博士生和研究助理。他获得理学士/硕士学位分别于2012年和2015年毕业于重庆大学。他的研究兴趣包括假新闻检测、社会计算、数据挖掘和机器学习。2015年获ASU CIDSE博士研究生奖学金、2018年SBP虚假信息挑战赛一等奖、大学研究生奖学金、各类奖学金。他在KDD 2019年和WSDM2019年共同发表了两篇教程,并在高排名的期刊和顶级会议记录中发表了创新作品,如ACM KDD、WSDM、WWW、CIKM、IEEE ICDM、IJCAI、AAAI和MICCAI。他还在雅虎做过研究实习生,分别是2018年和2019年的Research和Microsoft Research。
Huan Liu
亚利桑那州立大学计算机科学与工程学教授。在加入ASU之前,他在澳大利亚电信研究实验室工作,并在新加坡国立大学任教。他的研究兴趣是数据挖掘、机器学习、社会计算和人工智能,研究跨领域的问题,这些问题出现在许多现实世界中,数据密集的应用程序中,具有不同形式的高维数据,如社交媒体。他是《社交媒体挖掘简介》(由剑桥大学出版社出版)的合著者。他是国际社会计算、行为文化建模和预测系列会议的创始人之一,《大数据前沿》的现场主编,《数据挖掘与管理》专业主编。他是ACM、AAAI、AAAS和IEEE的成员。
图书目录
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