초기 소량 데이터와 RNN을 활용한 루머 전파 추적 기법 Initial Small Data Reveal Rumor Traits via Recurrent Neural Networks

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dc.contributor.author권세정ko
dc.contributor.author차미영ko
dc.date.accessioned2017-09-25T05:13:23Z-
dc.date.available2017-09-25T05:13:23Z-
dc.date.created2017-09-08-
dc.date.created2017-09-08-
dc.date.issued2017-07-
dc.identifier.citation정보과학회논문지, v.44, no.7, pp.680 - 685-
dc.identifier.issn2383-630X-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/226024-
dc.description.abstract온라인 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.languageKorean-
dc.publisher한국정보과학회-
dc.subject루머-
dc.subject딥러닝-
dc.subject시계열-
dc.subject언어적 특징-
dc.subject사용자 특징-
dc.subject분류기-
dc.subjectRumor-
dc.subjectdeep learning-
dc.subjecttime series-
dc.subjectuser traits-
dc.subjectlinguistic traits-
dc.subjectclassification-
dc.title초기 소량 데이터와 RNN을 활용한 루머 전파 추적 기법-
dc.title.alternativeInitial Small Data Reveal Rumor Traits via Recurrent Neural Networks-
dc.typeArticle-
dc.type.rimsART-
dc.citation.volume44-
dc.citation.issue7-
dc.citation.beginningpage680-
dc.citation.endingpage685-
dc.citation.publicationname정보과학회논문지-
dc.identifier.kciidART002245255-
dc.contributor.localauthor차미영-
dc.contributor.nonIdAuthor권세정-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.subject.keywordAuthor루머-
dc.subject.keywordAuthor딥러닝-
dc.subject.keywordAuthor시계열-
dc.subject.keywordAuthor언어적 특징-
dc.subject.keywordAuthor사용자 특징-
dc.subject.keywordAuthor분류기-
dc.subject.keywordAuthorRumor-
dc.subject.keywordAuthordeep learning-
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dc.subject.keywordAuthoruser traits-
dc.subject.keywordAuthorlinguistic traits-
dc.subject.keywordAuthorclassification-
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CS-Journal Papers(저널논문)
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