DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 권세정 | ko |
dc.contributor.author | 차미영 | ko |
dc.date.accessioned | 2017-09-25T05:13:23Z | - |
dc.date.available | 2017-09-25T05:13:23Z | - |
dc.date.created | 2017-09-08 | - |
dc.date.created | 2017-09-08 | - |
dc.date.issued | 2017-07 | - |
dc.identifier.citation | 정보과학회논문지, v.44, no.7, pp.680 - 685 | - |
dc.identifier.issn | 2383-630X | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/226024 | - |
dc.description.abstract | 온라인 소셜미디어의 등장으로 방대한 사용자 데이터가 수집되고 이는 루머의 탐지와 같은 복잡하고 도전적인 사회 문제를 자료 기반 기법으로 해결할 수 있게끔 한다. 최근 딥러닝 기반 모델들이 이러한 문제를 해결하기 위한 빠르고 정확한 기법 중의 하나로서 소개되었다. 하지만 기존에 제시된 모델들은 전파 종료 후 작동하거나 오랜 관찰기간을 필요로 하여 활용성이 제한된다. 이 연구에서는 초기 소량데이터만을 활용하는 recurrent neural networks (RNNs) 기반의 빠른 루머 분류 알고리즘을 제안한다. 제시된 모델은 소셜미디어 스트림을 시계열 자료로 변환하여 사용하며, 이 때 시계열 데이터는 팔로워 수와 같이 정보 전파자 관련 정보는 물론 주어진 컨텐츠에서 추론한 언어심리학적 감성의 점수로 구성된다. 수백만의 트윗을 포함하는 498개의 실제 루머 및 494개의 비루머 사례 분석을 통해 이 연구는 제안하는 RNN 기반 모델이 초기 30개의 트윗 만으로도 (초기 수시간) 0.74 F1의 높은 성능을 보임을 확인한다. 이러한 결과는 실제 응용가능한 수준의 빠르고 효율적인 루머 분류 알고리즘 개발의 초석이 된다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.subject | 루머 | - |
dc.subject | 딥러닝 | - |
dc.subject | 시계열 | - |
dc.subject | 언어적 특징 | - |
dc.subject | 사용자 특징 | - |
dc.subject | 분류기 | - |
dc.subject | Rumor | - |
dc.subject | deep learning | - |
dc.subject | time series | - |
dc.subject | user traits | - |
dc.subject | linguistic traits | - |
dc.subject | classification | - |
dc.title | 초기 소량 데이터와 RNN을 활용한 루머 전파 추적 기법 | - |
dc.title.alternative | Initial Small Data Reveal Rumor Traits via Recurrent Neural Networks | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.citation.volume | 44 | - |
dc.citation.issue | 7 | - |
dc.citation.beginningpage | 680 | - |
dc.citation.endingpage | 685 | - |
dc.citation.publicationname | 정보과학회논문지 | - |
dc.identifier.kciid | ART002245255 | - |
dc.contributor.localauthor | 차미영 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 권세정 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.subject.keywordAuthor | 루머 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 딥러닝 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 시계열 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 언어적 특징 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 사용자 특징 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 분류기 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Rumor | - |
dc.subject.keywordAuthor | deep learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | time series | - |
dc.subject.keywordAuthor | user traits | - |
dc.subject.keywordAuthor | linguistic traits | - |
dc.subject.keywordAuthor | classification | - |
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