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트위터와 같은 온라인 소셜 미디어 웹사이트는 사람들이 정보를 얻거나 퍼뜨리기 위한 가장 인기 있는 플랫폼 중 하나가 되었습니다. 그러나 중재가 없고 군중 소싱이 사용되는 상황에서는 공유된 정보의 신뢰성을 보장할 수 없습니다. 이는 온라인 소셜 미디어가 루머의 확산에 매우 취약하게 만듭니다. 우리 연구의 일환으로, 우리는 과거 2009년에 루머 탐지가 수행된 데이터셋을 회고적으로 조사하고, 루머를 퍼뜨리는 트윗을 탐지하기 위해 k-최근접 이웃 및 나이브 베이즈 분류기와 같은 기계 학습 알고리즘을 수행합니다. 우리는 회고적 분석의 결과와 사용자 특성의 추출 결과를 제시합니다. 루머 탐지 정확도를 향상시키기 위해 학습 알고리즘에 전달할 중요한 정보를 유지하기 위한 트윗 콘텐츠의 전처리 알고리즘을 제안합니다.
Dayani 외. (화,) 이 문제를 연구했습니다.