Algorithm Design to Judge Fake News based on Bigdata and Artificial Intelligence

Kang, Jangmook; Lee, Sangwon

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자료유형: 학술저널

저자정보: Kang, Jangmook (Department of Bigdata & Industry Security, Namseoul University) Lee, Sangwon (Department of Computer & Software Engineering, Wonkwang University)

저널정보: 한국인터넷방송통신학회 International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC 제11권 제2호

발행연도: 2019.1

수록면: 50 - 58 (9page)

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The clear and specific objective of this study is to design a false news discriminator algorithm for news articles transmitted on a text-based basis and an architecture that builds it into a system (H/W configuration with Hadoop-based in-memory technology, Deep Learning S/W design for bigdata and SNS linkage). Based on learning data on actual news, the government will submit advanced "fake news" test data as a result and complete theoretical research based on it. The need for research proposed by this study is social cost paid by rumors (including malicious comments) and rumors (written false news) due to the flood of fake news, false reports, rumors and stabbings, among other social challenges. In addition, fake news can distort normal communication channels, undermine human mutual trust, and reduce social capital at the same time. The final purpose of the study is to upgrade the study to a topic that is difficult to distinguish between false and exaggerated, fake and hypocrisy, sincere and false, fraud and error, truth and false.

#Fake News #Bigdata #Artificial Intelligence #Algorithm

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이 논문의 저자 정보

Kang, Jangmook

소속기관 Department of Bigdata & Industry Security, Namseoul University

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 19 이용수 290

Lee, Sangwon

소속기관 Department of Computer & Software Engineering, Wonkwang University

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

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