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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 이원재 |
참여연구자 | Mir Majid Molaie , 정지완 , 최지영 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 대한민국 |
발행년월 | 2020-12 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100009422 |
과제고유번호 | 1711125266 |
사업명 | 한국과학기술원연구운영비지원(R&D)(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2021-08-21 |
키워드 | 사회 연결망.정보 전파.가짜 뉴스.전파 패턴.그래프 뉴럴 네트워크.Social Network.Information Diffusion.Fake news.Propagation Pattern.Graph Neural Networks. |
우리의 주요 목표는 오해의 소지가 있는 정보에 대한 사용자의 노출을 줄이기 위해 콘텐츠, 맥락 및 확산 패턴을 고려하여 더 빠르고 정확한 방식으로 온라인 소셜 미디어(예 : Twitter)에서의 잘못된 정보의 확산을 예측하고 제어하는 통합 모델을 개발하는 것이다. 이를 위해 사용 가능한 모든 기능을 사용하기 위한 통합 프레임 워크로 GCN (그래프 컨볼 루션 네트워크)을 사용한다. 이 유망한 기술은 이 질적인 데이터를 처리하고 그래프를 입력값으로 받는다. 우리의 연구 결과는 모델의 성공적인 구현과 정확도 향상을 보여준다. 기술적 기
In order to decrease the exposure of users to misleading information, our main goal is to develop an integrated model that predicts and controls the spread of misinformation on online social media (e.g. Twitter) in a faster and more accurate fashion by taking into consideration its content, context
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