Ngân sách tối thiểu phát hiện nguồn thông tin sai lệch trên mạng xã hội trực tuyến, đảm bảo đạt ít nhất một ngưỡng cho trước

Phát hiện nguồn phát tán thông tin sai lệch trên mạng xã hội trực tuyến đóng vai trò quan trọng trong việc hạn chế hành vi sai trái trên mạng. Trong bài viết này, một mạng xã hội được biểu diễn bởi đồ thị có hướng, mỗi người dùng là một nút trên đồ thị và phát tán thông tin trên đồ thị theo mô hình Bậc độc lập. | Các công trình nghiên cứu phát triển và ứng dụng CNTT và Truyền thông Ngân sách tối thiểu phát hiện nguồn thông tin sai lệch trên mạng xã hội trực tuyến đảm bảo đạt ít nhất một ngưỡng cho trước Phạm Văn Dũng1 3 Nguyễn Thị Tuyết Trinh2 Vũ Chí Quang3 Hà Thị Hồng Vân4 Nguyễn Việt Anh5 1 Học viện Khoa học và Công nghệ Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam Hà Nội 2 Học viện Y Dược học cổ truyền Việt Nam Hà Nội 3 Học viện An ninh nhân dân Bộ Công an Hà Nội 4 Viện nghiên cứu phát triển KTNV và kiểm định an ninh thiết bị kỹ thuật Cục KTNV Bộ Công An Hà Nội 5 Viện Công nghệ thông tin Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam Hà Nội Tác giả liên hệ Phạm Văn Dũng pvdungc500@ Ngày nhận bài 20 09 2021 ngày sửa chữa 29 10 2021 ngày duyệt đăng 15 11 2021 Định danh DOI Tóm tắt Phát hiện nguồn phát tán thông tin sai lệch trên mạng xã hội trực tuyến đóng vai trò quan trọng trong việc hạn chế hành vi sai trái trên mạng. Các nghiên cứu gần đây cho thấy phương pháp đặt máy giám sát có thể phát hiện nguồn thông tin sai lệch. Tuy nhiên không thể đặt máy giám sát đối với tất cả người dùng mạng vì ngân sách hạn chế. Trong bài báo này một mạng xã hội được biểu diễn bởi đồ thị có hướng mỗi người dùng là một nút trên đồ thị và phát tán thông tin trên đồ thị theo mô hình Bậc độc lập. Trên mô hình này giả sử biết trước tập nút nghi ngờ sẽ phát tán thông tin sai lệch chúng tôi đề xuất tìm tập nút nhỏ nhất để đặt giám sát sao cho số nút bị phát hiện đạt ít nhất một ngưỡng cho trước. Ba thuật toán xấp xỉ được đề xuất bao gồm Tham lam phát hiện thông tin sai lệch dựa trên tập mẫu phát hiện và phát hiện thông tin sai lệch dựa trên tập mẫu phát hiện quan trọng. Các thử nghiệm được thực hiện trên bộ dữ liệu của mạng xã hội thực cho thấy các thuật toán của chúng tôi đề xuất vượt trội hơn các thuật toán khác cả về hiệu suất và thời gian thực hiện. Từ khóa Tối ưu hóa mạng xã hội trực tuyến phát hiện thông tin sai lệch. Title Minimum Budget for

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.