Estudo Comparativo entre um Algoritmo de Evolução Diferencial e um algoritmo Genético para classificação de Fake News na Web

Vinícius Maciel Chaves, M. Silva, Felipe Orlando Brum, J. G. R. Silva
{"title":"Estudo Comparativo entre um Algoritmo de Evolução Diferencial e um algoritmo Genético para classificação de Fake News na Web","authors":"Vinícius Maciel Chaves, M. Silva, Felipe Orlando Brum, J. G. R. Silva","doi":"10.5753/encompif.2023.230538","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"As populares fake news são notícias falsas ou falaciosas cujo objetivo consiste em disseminar informações inverídicas sobre um determinado assunto. Essas notícias tem influenciado cenários de importante relevância. Nesse contexto, trabalhos no âmbito da computação foram aplicados a esse problema. Assim, o objetivo deste trabalho é desenvolver um algoritmo de evolução diferencial que ajuste pesos de parâmetros de componentes estruturais de uma notícia a fim de classificá-la corretamente. O intuito do algoritmo é classificar de uma maneira mais assertiva quando comparado a outro trabalho da literatura que utiliza o Algoritmo Genético para a ponderação. Resultados indicam que o algoritmo de evolução diferencial, para base de dados avaliada, apresenta, de forma tênue, mais êxito na identificação e classificação dessas notícias.","PeriodicalId":219015,"journal":{"name":"Anais do X Encontro Nacional de Computação dos Institutos Federais (EnCompIF 2023)","volume":"6 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do X Encontro Nacional de Computação dos Institutos Federais (EnCompIF 2023)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/encompif.2023.230538","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

As populares fake news são notícias falsas ou falaciosas cujo objetivo consiste em disseminar informações inverídicas sobre um determinado assunto. Essas notícias tem influenciado cenários de importante relevância. Nesse contexto, trabalhos no âmbito da computação foram aplicados a esse problema. Assim, o objetivo deste trabalho é desenvolver um algoritmo de evolução diferencial que ajuste pesos de parâmetros de componentes estruturais de uma notícia a fim de classificá-la corretamente. O intuito do algoritmo é classificar de uma maneira mais assertiva quando comparado a outro trabalho da literatura que utiliza o Algoritmo Genético para a ponderação. Resultados indicam que o algoritmo de evolução diferencial, para base de dados avaliada, apresenta, de forma tênue, mais êxito na identificação e classificação dessas notícias.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
网络假新闻分类的差分进化算法与遗传算法的比较研究
流行的假新闻是假的或误导性的新闻,其目的是传播关于某一特定主题的不真实信息。这些新闻影响了重要的情景。在此背景下,计算领域的工作被应用于这个问题。因此,这项工作的目标是开发一种差分进化算法,调整新闻结构成分参数的权重,以正确地分类它。与其他使用遗传算法进行加权的文献相比,该算法的目的是以一种更果断的方式进行分类。结果表明,用于评估数据库的差分进化算法在识别和分类这些新闻方面表现较差。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Influência de Medidas da Topologia de Redes de Ruas na Análise da Mobilidade Urbana: Um Estudo Aplicado à Cidade de João Pessoa – PB Análise do desempenho dos estudantes na disciplina de Programação de Computadores utilizando princípios de comunidades em Redes Complexas Estudo Comparativo entre um Algoritmo de Evolução Diferencial e um algoritmo Genético para classificação de Fake News na Web Análise da aplicação de metodologias ativas em disciplina de Lógica de Programação Um estudo comparativo de características das ferramentas de automação de teste end-to-end: Cypress vs QA Wolf vs TestCafé
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1