연구동향 분석

CoAID+: 소셜 컨텍스트 기반 가짜뉴스 탐지를 위한COVID-19 뉴스 파급 데이터

한소은 강윤석 고윤용 안지원 김유심 오성수 박희진 김상욱 2022년

논문상세정보
인용/피인용
' CoAID+: 소셜 컨텍스트 기반 가짜뉴스 탐지를 위한COVID-19 뉴스 파급 데이터' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • "파급"
  • Coronavirus
  • Fake News Detection
  • Propagation
  • Social Context Based Detection
  • 가짜 뉴스 탐지
  • 소셜 컨텍스트 기반 탐지
  • 코로나바이러스
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
425 0

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' CoAID+: 소셜 컨텍스트 기반 가짜뉴스 탐지를 위한COVID-19 뉴스 파급 데이터' 의 참고문헌

  • Tweetcred: Real-time credibility assessment of content on twitter
    A. Gupta [2014]
  • The spread of true and false news online
    S. Vosoughi [2018]
  • Some like it hoax : Automated fake news detection in social networks
  • Recovery : A multimodal repository for covid-19 news credibility research
    X. Zhou [2020]
  • Predicting information credibility in time-sensitive social media
    C. Castillo [2013]
  • News verification by exploiting conflicting social viewpoints in microblogs
    Z. Jin [2016]
  • Mega-cov : A billion-scale dataset of 100+ languages for covid-19
  • Identifying real or fake articles: Towards better language modeling
    S. Badaskar [2008]
  • Hierarchical propagation networks for fake news detection : Investigation and exploitation
    K. Shu [2020]
  • FakeCovid--A multilingual cross-domain fact check news dataset for COVID-19
  • Fake news detection on social media using geometric deep learning
  • Fake news detection on social media : A data mining perspective
    K. Shu [2017]
  • Early detection of fake news on social media through propagation path classification with recurrent and convolutional networks
    Y. Liu [2018]
  • Detection of online fake news using n-gram analysis and machine learning techniques
    H. Ahmed [2017]
  • Coaid : Covid-19 healthcare misinformation dataset
  • COVID-19 Cascade Dataset for Fake News Detection
    S. Han [2021]
  • Beyond news contents : The role of social context for fake news detection
    K. Shu [2019]
  • A stylometric inquiry into hyperpartisan and fake news
  • A simple but tough-to-beat baseline for the Fake News Challenge stance detection task