Supervised Classification Methods for Fake News Identification

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F20%3A10247264" target="_blank" >RIV/61989100:27240/20:10247264 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27740/20:10247264
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-030-61534-5_40.pdf" target="_blank" >https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-030-61534-5_40.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-61534-5_40" target="_blank" >10.1007/978-3-030-61534-5_40</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Supervised Classification Methods for Fake News Identification
Popis výsledku v původním jazyce
Along with the rapid increase in the popularity of online media, the proliferation of fake news and its propagation is also rising. Fake news can propagate with an uncontrollable speed without verification and can cause severe damages. Various machine learning and deep learning approaches have been attempted to classify the real and the false news. In this research, the author group presents a comprehensive performance evaluation of eleven supervised algorithms on three datasets for fake news classification. (C) 2020, Springer Nature Switzerland AG.
Název v anglickém jazyce
Supervised Classification Methods for Fake News Identification
Popis výsledku anglicky
Along with the rapid increase in the popularity of online media, the proliferation of fake news and its propagation is also rising. Fake news can propagate with an uncontrollable speed without verification and can cause severe damages. Various machine learning and deep learning approaches have been attempted to classify the real and the false news. In this research, the author group presents a comprehensive performance evaluation of eleven supervised algorithms on three datasets for fake news classification. (C) 2020, Springer Nature Switzerland AG.

Rok uplatnění
2020
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). Volume 12415
ISBN
978-3-030-61400-3
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
445-454
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Zakopané
Datum konání akce
12. 10. 2020
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—

Podobné výsledky(10)