Sahte haber tespiti için derin öğrenme ve metasezgisel yöntemlere dayalı bir yaklaşım
An approach based on the deep learning and metaheuristic methods for fake news detection
- Tez No: 882937
- Danışmanlar: PROF. DR. RAMAZAN BAYINDIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Son yıllarda sahte haberlerin yaygınlaşması, yanlış bilginin yayılmasından sosyal ve politik manipülasyona kadar toplum için önemli zorluklara yol açmıştır. Bu konunun ele alınması, gerçek ve uydurma bilgiler arasında etkili bir şekilde ayrım yapabilen yenilikçi metodolojileri gerektirir. Bu tez, sahte haberleri tespit etmek için derin öğrenmenin gücünü Karınca Kolonisi Optimizasyonu (KKO) algoritmasının optimizasyon yetenekleriyle birleştiren yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Önerilen yaklaşım, metin içeriğinden karmaşık öznitelikleri çıkarmak için tokenizasyon modellerinden yararlanmaktadır. Sahte ve gerçek haberlerin sınıflandırılması için derin öğrenme kullanılmış ve test verileri değerlendirilmiştir. Yöntemlerin performansının artırılması için KKO, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Genetik Algoritma (GA) gibi öznitelik seçim yöntemleri kullanılmıştır ve en iyi performans KKO algoritması ile elde edilmiştir. KKO algoritması, en bilgilendirici öznitelikleri belirleyerek gerçek ve sahte haberler arasındaki ayrımı geliştirerek öznitelik seçim sürecini optimize etmek için kullanılır. Önerilen yaklaşımın etkinliğini değerlendirmek için veri seti üzerinde kapsamlı deneyler yapılmıştır. Sonuçlar, hibrit modelin doğruluk, hassasiyet, özgüllük ve kesinlik açısından mevcut yöntemlerden daha iyi performans ortaya koyduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In recent years, the proliferation of fake news has posed significant challenges to society, ranging from misinformation dissemination to social and political manipulation. Addressing this issue necessitates innovative methodologies capable of effectively discerning between genuine and fabricated information. This thesis presents a novel approach that combines the power of deep learning with the optimization capabilities of the Ant Colony Optimization (ACO) algorithm to detect fake news. The proposed method leverages tokenization models to extract intricate features from textual content. Deep learning has been used for the classification of fake and real news, and the test data has been evaluated. Feature selection methods such as ACO, Particle Swarm Optimization (PSO), and Genetic Algorithm (GA) were used to improve the performance of the methods, and the best performance was obtained with the ACO algorithm. The ACO algorithm is employed to optimize the feature selection process, enhancing the discrimination between real and fake news by identifying the most informative features. Extensive experiments have been conducted on dataset to evaluate the effectiveness of the proposed approach. The results demonstrate that our hybrid model outperforms existing methods in terms of accuracy, sensitivity, specificity, and precision.
Benzer Tezler
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Sosyal medyadaki Türkçe sahte haberlerin derin öğrenme yaklaşımıyla tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of fake news in Turkish on social media using a deep learning approach
GÜLSÜM KAYABAŞI KORU
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiAdli Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇELEBİ ULUYOL
- Derin öğrenme algoritmaları ile Türkçe dilinde sahte haber tespiti
Detecting fake news in Turkish with deep learning algorithms
SÜLEYMAN GÖKHAN TAŞKIN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAMİL TOPAL
- Fake news detection with deep learning and machine learning methods
Sahte haberlerin derin öğrenme ve makine öğrenmesi ile tespiti
HATİCE KÜBRA KILINÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHasan Kalyoncu ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT HAZNEDAR
- Stance classification for fake news detection in social media
Sosyal medyada sahte haber tespiti için durum sınıflandırması
MAYSAA M. S. ALSAFADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT AYKUT