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DEIM2021 Twitterにおけるフェイクニュース拡散モデルの提案

DEIM2021 Twitterにおけるフェイクニュース拡散モデルの提案

DEIM2021 「Twitterにおけるフェイクニュース拡散モデルの提案」の発表スライド

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taichi_murayama

March 01, 2021
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  4. 4 ϑΣΠΫχϡʔεͷྫ (2/2) • ݈߁ɿ$07*%ؔ܎ͷϑΣΠΫχϡʔε • 7JUBNJO$Ͱίϩφ༧๷͕Ͱ͖Δ • (ωοτϫʔΫʹΑͬͯίϩφ͕޿·Δ എܠ

    From: https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/1246278.html
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  6. 6 ϑΣΠΫχϡʔεͷΧεέʔυϞσϦϯάͷԾઆ • ϑΣΠΫχϡʔεͷΧεέʔυ͸ɼஈ֊ͷΧεέʔυʹΑͬͯߏ੒ • ͭ໨ͷΧεέʔυỚ௨ৗͷχϡʔεͷੑ࣭Λ࣋ͬͨΧεέʔυ • ͭ໨ͷΧεέʔυỚݩͷχϡʔε͕ϑΣΠΫͩͱٙΘΕͨΓɼࢦఠ͞Εͨ͜ͱʹΑͬͯ గਖ਼࣌ࠁ!"͔Βੜ͡Δగਖ਼ͷੑ࣭Λ࣋ͬͨΧεέʔυ ఏҊϞσϧ

                                                   通常のニュースの カスケード 訂正の性質を持った カスケード
  7. 7 ϕʔεϞσϧTime-Dependent Hawkes Process ఏҊϞσϧ l )BXLFT1SPDFTTͱ͍͏఺աఔ Ϟσϧͷछ l աڈͷΠϕϯτͱܦա͔࣌ؒΒ

    ࣍ͷΠϕϯτൃੜ֬཰Λࢉग़ From: A Tutorial on Hawkes Processes for Events in Social Media イベント発⽣ time イベント発⽣確率
  8. 8 ϕʔεϞσϧTime-Dependent Hawkes Process ఏҊϞσϧ Timeline ユーザによる投稿と拡散 Modeling t, t

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  9. 9 ఏҊϞσϧ        

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