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Titre : | Système de détection de Fake news utilisant machine learning |
Auteurs : | DR.Siham KOUIDRI, Directeur de thèse ; MEBARKI Ahmed Abdelmoumne, Auteur ; AGGOUN brahim, Auteur |
Type de document : | texte imprimé |
Editeur : | S.l. : Algèrie:unv saida-Dr Moulay Tahar, 2022-2023 |
Format : | 53p. / 29cm |
Accompagnement : | CD |
Note générale : | Bibliographie |
Langues: | Français |
Catégories : | |
Mots-clés: | machine learning, fausse information, fausse nouvelle, coronas virus, co-vid’19, classification du texte. |
Résumé : | RésuméLes plateformes de réseaux sociaux ont révolutionné le mode de diffusion de l’infor-mation, ce qui améliore considérablement la vitesse, le volume et la variété de la trans-mission de l’information. Cependant, les réseaux sociaux facilitent la diffusion rapided’informations factuelles et fausses.La pandémie de maladie à coronavirus (COVID-19) est peut-être le plus grand défi sani-taire mondial du siècle dernier. Cette pandémie s’accompagne d’une "infodémie" paral-lèle, comprenant le marketing et la vente en ligne des produits non approuvés, illégauxet contrefaits, Notamment les produits de première nécessité et les produits à caractèressensibles comme la nourriture, les produits pharmaceutiques et parapharmaceutiques,qui peuvent causer des conséquences très grave sur la santé individuelle et publique.L’objectif est de étude comparative entre les modèles des classification pour accomplir latâche de détection de fausses nouvelles publiées sur le web et les médias sociaux durantla crise sanitaire de la pandémie du Coronavirus. Ceci est réalisé grâce aux techniques del’apprentissage automatique |
Note de contenu : |
1- Fausses Informations
2- Machine Learning et Detection de fausses nouvelle 3-Conception du système, Implémentation et résultats |
Exemplaires
Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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aucun exemplaire |
Documents numériques (1)
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