Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Przeglądasz jako GOŚĆ

Wyszukujesz frazę ""rumor detection"" wg kryterium: Temat


Tytuł :
Rumor Detection Based on SAGNN: Simplified Aggregation Graph Neural Networks
Autorzy :
Liang Zhang
Jingqun Li
Bin Zhou
Yan Jia
Pokaż więcej
Temat :
rumor detection
graph neural network
artificial intelligence
Computer engineering. Computer hardware
TK7885-7895
Źródło :
Machine Learning and Knowledge Extraction, Vol 3, Iss 5, Pp 84-94 (2021)
Opis pliku :
electronic resource
Relacje :
https://www.mdpi.com/2504-4990/3/1/5; https://doaj.org/toc/2504-4990
Dostęp URL :
https://doaj.org/article/cf5f1e658fd24a77b9fe778240b103e1
Czasopismo naukowe
Tytuł :
Rumor Detection by Propagation Embedding Based on Graph Convolutional Network
Autorzy :
Dang Thinh Vu
Jason J. Jung
Pokaż więcej
Temat :
Rumor detection
Propagation embedding
Graph convolutional network
Feature aggregation
Electronic computers. Computer science
QA75.5-76.95
Źródło :
International Journal of Computational Intelligence Systems , Vol 14, Iss 1 (2021)
Opis pliku :
electronic resource
Relacje :
https://www.atlantis-press.com/article/125954164/view; https://doaj.org/toc/1875-6883
Dostęp URL :
https://doaj.org/article/fb69242d57024d86bf8abd62d40d2831
Czasopismo naukowe
Tytuł :
Birds of a Feather Rumor Together? Exploring Homogeneity and Conversation Structure in Social Media for Rumor Detection
Autorzy :
Jiawen Li
Shiwen Ni
Hung-Yu Kao
Pokaż więcej
Temat :
Rumor detection
homogeneity
conversation structure
graph neural network
deep learning
Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering
TK1-9971
Źródło :
IEEE Access, Vol 8, Pp 212865-212875 (2020)
Opis pliku :
electronic resource
Relacje :
https://ieeexplore.ieee.org/document/9268937/; https://doaj.org/toc/2169-3536
Dostęp URL :
https://doaj.org/article/7d0f6fae1b4b42e0b498507290ee2bbb
Czasopismo naukowe
Tytuł :
Do Many Models Make Light Work? Evaluating Ensemble Solutions for Improved Rumor Detection
Autorzy :
Younghwan Kim
Huy Kang Kim
Hyoungshick Kim
Jin B. Hong
Pokaż więcej
Temat :
Feature analysis
machine learning
rumor detection
social media
ensemble solution
Twitter
Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering
TK1-9971
Źródło :
IEEE Access, Vol 8, Pp 150709-150724 (2020)
Opis pliku :
electronic resource
Relacje :
https://ieeexplore.ieee.org/document/9167196/; https://doaj.org/toc/2169-3536
Dostęp URL :
https://doaj.org/article/b8e7556ef0c7453d95ff54ae1c8fd75d
Czasopismo naukowe
Tytuł :
Ensemble Deep Learning on Time-Series Representation of Tweets for Rumor Detection in Social Media
Autorzy :
Chandra Mouli Madhav Kotteti
Xishuang Dong
Lijun Qian
Pokaż więcej
Temat :
social media
rumor detection
time-series data
machine learning
deep learning
Twitter
Technology
Engineering (General). Civil engineering (General)
TA1-2040
Biology (General)
QH301-705.5
Physics
QC1-999
Chemistry
QD1-999
Źródło :
Applied Sciences, Vol 10, Iss 7541, p 7541 (2020)
Opis pliku :
electronic resource
Relacje :
https://www.mdpi.com/2076-3417/10/21/7541; https://doaj.org/toc/2076-3417
Dostęp URL :
https://doaj.org/article/f0485e6816e44fd2bc51a3b49a13586d
Czasopismo naukowe
Tytuł :
A Novel Hybrid Model for Cantonese Rumor Detection on Twitter
Autorzy :
Xinyu Chen
Liang Ke
Zhipeng Lu
Hanjian Su
Haizhou Wang
Pokaż więcej
Temat :
online social networks
rumor detection
Cantonese
XGA model
Technology
Engineering (General). Civil engineering (General)
TA1-2040
Biology (General)
QH301-705.5
Physics
QC1-999
Chemistry
QD1-999
Źródło :
Applied Sciences, Vol 10, Iss 7093, p 7093 (2020)
Opis pliku :
electronic resource
Relacje :
https://www.mdpi.com/2076-3417/10/20/7093; https://doaj.org/toc/2076-3417
Dostęp URL :
https://doaj.org/article/09bcddddf81f451d852bb8059ab4b041
Czasopismo naukowe
Tytuł :
Credibility Evaluation of Twitter-Based Event Detection by a Mixing Analysis of Heterogeneous Data
Autorzy :
Koichi Sato
Junbo Wang
Zixue Cheng
Pokaż więcej
Temat :
Twitter
real-time event detection
big data analysis
rumor detection
credibility of Twitter-based event detection
TF-IDF
Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering
TK1-9971
Źródło :
IEEE Access, Vol 7, Pp 1095-1106 (2019)
Opis pliku :
electronic resource
Relacje :
https://ieeexplore.ieee.org/document/8572689/; https://doaj.org/toc/2169-3536
Dostęp URL :
https://doaj.org/article/44b72fdc7a264173af6daaa14cb18d79
Czasopismo naukowe
Tytuł :
Deep Learning-Based Rumor Detection on Microblogging Platforms: A Systematic Review
Autorzy :
Mohammed Al-Sarem
Wadii Boulila
Muna Al-Harby
Junaid Qadir
Abdullah Alsaeedi
Pokaż więcej
Temat :
Deep learning
rumor detection
systematic review
Twitter analysis
Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering
TK1-9971
Źródło :
IEEE Access, Vol 7, Pp 152788-152812 (2019)
Opis pliku :
electronic resource
Relacje :
https://ieeexplore.ieee.org/document/8871102/; https://doaj.org/toc/2169-3536
Dostęp URL :
https://doaj.org/article/df5733fdcdc8416385d5dea44f3b68a4
Czasopismo naukowe
Tytuł :
Deep Recurrent Neural Network and Data Filtering for Rumor Detection on Sina Weibo
Autorzy :
Yichun Xu
Chen Wang
Zhiping Dan
Shuifa Sun
Fangmin Dong
Pokaż więcej
Temat :
rumor detection
sina weibo
deep neural network
recurrent neural network (rnn)
long short-term memory (lstm)
gated recurrent unit (gru)
Mathematics
QA1-939
Źródło :
Symmetry, Vol 11, Iss 11, p 1408 (2019)
Opis pliku :
electronic resource
Relacje :
https://www.mdpi.com/2073-8994/11/11/1408; https://doaj.org/toc/2073-8994
Dostęp URL :
https://doaj.org/article/43f250f71b044f55be45c079bd14616c
Czasopismo naukowe
Tytuł :
Automatic Twitter Rumor Detection Based on LSTM Classifier
Autorzy :
Amin Saradar Torshizi
Adel Ghazikhani
Pokaż więcej
Źródło :
High-Performance Computing and Big Data Analysis : Second International Congress, TopHPC 2019, Tehran, Iran, April 23–25, 2019, Revised Selected Papers. :291-300
Książka elektroniczna

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies