| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,521 |
| تعداد مقالات | 18,562 |
| تعداد مشاهده مقاله | 60,855,634 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 21,697,710 |
بهبود شناسایی اخبار جعلی با استفاده از روشهای یادگیری ماشین | ||
| مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
| دوره 56، شماره 1 - شماره پیاپی 115، خرداد 1405، صفحه 63-76 اصل مقاله (742.06 K) | ||
| نوع مقاله: علمی-پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/tjee.2026.68653.5067 | ||
| نویسندگان | ||
| فاطمه شهیدی1؛ جواد حمیدزاده* 2 | ||
| 1دانشکده مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه سجاد، مشهد، ایران | ||
| 2دانشگاه صنعتی سجاد - عضو هیئت علمی | ||
| چکیده | ||
| گسترش سریع اخبار جعلی در پلتفرمهای دیجیتال به چالشی جدی در جوامع امروزی تبدیل شده و بر افکار عمومی، ثبات سیاسی و اعتماد اجتماعی تأثیرگذار است. با وجود پژوهشهای گسترده، بسیاری از روشهای موجود در تشخیص اخبار جعلی از ضعف در تعمیمپذیری، مقاومت پایین در برابر متون کوتاه و نویزی، و وابستگی به ویژگیهای مهندسیشده دستی رنج میبرند. در این پژوهش، یک چارچوب ترکیبی نوین برای تشخیص اخبار جعلی ارائه میشود که انتخاب ویژگی مبتنی بر مجموعههای فازی–تقریبی کرنلی (KFRS) را با یک سامانهٔ تجمعی دومرحلهای متشکل از مدلهای یادگیری عمیق و یادگیری ماشین کلاسیک تلفیق میکند. در این چارچوب، شبکههای LSTM و Bi-LSTM در کنار رگرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبان و XGBoost بهکار گرفته شده و از راهبردهای رأیدهی نرم و Stacking برای بهرهگیری از قابلیتهای مکمل آنها استفاده میشود. مؤلفهٔ KFRS با مدیریت عدمقطعیت و کاهش نویز، نقش مؤثری در بهبود بازنمایی ویژگیها، بهویژه برای متون کوتاه، ایفا میکند. همچنین،嵌هسازی واژگانی Skip-Gram بهمنظور استخراج روابط معنایی میان واژگان مورد استفاده قرار گرفته است. ارزیابی چارچوب پیشنهادی بر روی سه مجموعهدادهٔ معیار LIAR، FakeNewsNet و FakeEdited نشاندهندهٔ عملکرد پایدار و بهبود قابلتوجه معیارهای Recall و F1-score است. نتایج حاصل بیانگر کارایی، پایداری و قابلیت کاربرد عملی روش پیشنهادی در تشخیص اخبار جعلی در دنیای واقعی است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| تشخیص اخبار جعلی؛ یادگیری عمیق؛ یادگیری ماشین؛ مجموعه فازی راف هستهای؛ یادگیری گروهی | ||
| مراجع | ||
|
[1] D.G. Dev, V. Bhatnagar, B.S. Bhati, M. Gupta, A. Nanthaamornphong, “LSTMCNN: A hybrid machine learning model to unmask fake news”, Heliyon, vol. 10, no. 3, 2024. [2] N. Aslam, I. Ullah Khan, F.S. Alotaibi, L.A. Aldaej, A.K. Aldubaikil, “Fake detect: A deep learning ensemble model for fake news detection”, Complexity, vol. 2021, pp. 1–8, 2021. [3] G. De Magistris, S. Russo, P. Roma, J.T. Starczewski, C. Napoli, “An explainable fake news detector based on named entity recognition and stance classification applied to COVID-19”, Information, vol. 13, no. 3, p. 137, 2022. [4] A.A. Obaid, H. Khotanlou, M. Mansoorizadeh, D. Zabihzadeh, “Multimodal fake-news recognition using ensemble of deep learners”, Entropy, vol. 24, no. 9, 2022. [5] E. Hashmi, S.Y. Yayilgan, M.M. Yamin, S. Ali, M. Abomhara, “Advancing fake news detection: Hybrid deep learning with fasttext and explainable AI”, IEEE Access, 2024. [6] A.M. Ali, F.A. Ghaleb, B.A.S. Al-Rimy, F.J. Alsolami, A.I. Khan, “Deep ensemble fake news detection model using sequential deep learning technique”, Sensors, vol. 22, no. 18, p. 6970, 2022. [7] Q. Chang, X. Li, Z. Duan, “Graph global attention network with memory: A deep learning approach for fake news detection”, Neural Networks, vol. 172, p. 106115, 2024. [8] Q. Zhang, Z. Guo, Y. Zhu, P. Vijayakumar, A. Castiglione, B.B. Gupta, “A deep learning-based fast fake news detection model for cyber-physical social services”, Pattern Recognition Letters, vol. 168, pp. 31-38, 2023. [9] فریما مقدم، پیوند قادریان، موسی شمسی، "تشخیص اختلال نقصتوجه بیشفعالی با استفاده از تحلیل ارتباط نواحی مختلف مغز و روش تابخوردگی زمانی پویا"، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 53، شماره 3، صفحات 223–233، 1402. [10] A. Kukkar, G. Kaur, “A novel adaptive ensemble classifier with LIME and SHAP-Based interpretability for fake news detection”, Expert Systems with Applications, 281, p.127751, 2025. [11] D. Mehta, M. Patel, A. Dangi, N. Patwa, Z. Patel, R. Jain, P. Shah, B. Suthar, “Exploring the efficacy of natural language processing and supervised learning in the classification of fake news articles,” Advances of Robotic Technology, vol. 2, no. 1, 2024. [12] حسین عباسی مهر، محمد خودیزاده نهاری، "ارائه مدلی جهت پیش بینی ارتباط بین واحدهای دانشی در وب سایت های پرسش و پاسخ برنامه نویسی با استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق"، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 54، شماره 1، صفحات 45-54، 1403. [13] T.H. Vo, T.L.T. Phan, K.C. Ninh, “Development of a fake news detection tool for Vietnamese based on deep learning techniques,” Unpublished or missing journal details, 2022. [14] T. Mahmud, I. Hasan, M.T. Aziz, T. Rahman, M.S. Hossain, K. Andersson, “Enhanced fake news detection through the fusion of deep learning and repeat vector representations,” in Proc. 2024 2nd Int. Conf. Intelligent Data Communication Technologies and Internet of Things (IDCIoT), pp. 654–660, 2024. [15] K. Zaheer, M.R. Talib, M.K. Hanif, M.U. Sarwar, “A Multi-Kernel Optimized Convolutional Neural Network With Urdu Word Embedding to Detect Fake News,” IEEE Access, 2023. [16] C. Xu, M. T. Kechadi, “An enhanced fake news detection system with fuzzy deep learning”, IEEE Access, vol. 12, pp. 88006–88021, 2024. [17] Hamidzadeh, Z. Mehravaran, A. Harati, “Feature selection by utilizing kernel-based fuzzy rough set and entropy-based non-dominated sorting genetic algorithm in multi-label data”, Knowledge and Information Systems, vol. 67, no. 4, pp. 3789–3819, 2025. [18] X. Song, G. Yue, N. Mac Parthaláin, Y. Qu, “Mixture kernel-based fuzzy-rough feature selection”, in Proc. UK Workshop on Computational Intelligence, Cham: Springer Nature Switzerland, pp. 3–12, Sept. 2022. [19] Y. Singh, P. Singh, “Fake News Detection Using LSTM in TensorFlow and Deep Learning,” Journal of Applied Science and Education (JASE), vol. 3, no. 2, pp. 1–14, 2023. [20] F.K. Alarfaj, J.A. Khan, “Deep Dive into Fake News Detection: Feature-Centric Classification with Ensemble and Deep Learning Methods,” Algorithms, vol. 16, no. 11, p. 507, 2023. [21] M.F. Mridha, A.J. Keya, M.A. Hamid, M.M. Monowar, M.S. Rahman, “A comprehensive review on fake news detection with deep learning,” IEEE Access, vol. 9, pp. 156151–156170, 2021. [22] J. Ali Reshi, R. Ali, “An efficient fake news detection system using contextualized embeddings and recurrent neural network,” Unpublished or missing journal details, 2024. [23] A.R. Mahlous, A. Al-Laith, “Fake News Detection in Arabic Tweets during the COVID-19 Pandemic,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl, vol. 12, no. 6, pp. 778–788, 2021. [24] W.A.F.B. Nordin, R. Alfred, C.P. Yee, S.H. Tanalol, R.V. Loudin, and Z. Iswandono, “Malay fake news classification using a deep learning approach,” in Proc. Int. Conf. Computational Science and Technology, Singapore: Springer Nature Singapore, Aug. 2022, pp. 17–32. [25] D. G. Dev, V. Bhatnagar, “Hybrid RFSVM: Hybridization of SVM and Random Forest Models for Detection of Fake News,” Algorithms, vol. 17, no. 10, p. 459, 2024. [26] R. Dutta, D.R. Das Adhikary, and M. Majumder, “A Deep Learning Model for Classification of COVID-19 Related Fake News,” in Electronic Systems and Intelligent Computing: Proceedings of ESIC, Singapore: Springer Nature Singapore, pp. 449–456, 2022. [27] P. Rani, J. Shokeen, “FNNet: a secure ensemble-based approach for fake news detection using blockchain,” The Journal of Supercomputing, pp. 1-38, 2024. [28] W. Xu, J. Wu, Q. Liu, S. Wu, L. Wang, “Evidence-aware fake news detection with graph neural networks”, In Proceedings of the ACM Web Conference, April 2022, pp. 2501–2510. [29] A. H. J. Almarashy, M. R. Feizi-Derakhshi, P. Salehpour, “Elevating fake news detection through deep neural networks, encoding fused multi-modal features,” IEEE Access, 2024. [30] I. Ahmad, M. Yousaf, S. Yousaf, M. O. Ahmad, “Fake news detection using machine learning ensemble methods,” Complexity, vol. 2020, no. 1, p. 8885861, 2020. [31] M. Luqman, M. Faheem, W. Y. Ramay, M. K. Saeed, M. B. Ahmad, “Utilizing ensemble learning for detecting multi-modal fake news,” IEEE Access, 2024. [32] A. H. E. Wynne, K. T. Swe, “A Soft Two-Layers Voting Model for Fake News Detection,” 2024. [33] S. V. Balshetwar, A. Rs, “Fake news detection in social media based on sentiment analysis using classifier techniques,” Multimedia Tools and Applications, vol. 82, no. 23, pp. 35781-35811, 2023. [34] L.D.F. Santos, M.V. da Silva, “The effect of stemming and lemmatization on Portuguese fake news text classification,” arXiv preprint arXiv, vol. 2310, p.11344, 2023. [35] A. Kishwar, A. Zafar, “Fake news detection on Pakistani news using machine learning and deep learning,” Expert Systems with Applications, vol. 211, p. 118558, 2023. [36] H. Saleh, A. Alharbi, S.H. Alsamhi, “OPCNN-FAKE: Optimized convolutional neural network for fake news detection,” IEEE Access, vol. 9, pp. 129471-129489, 2021. [37] D. Khyani, B.S. Siddhartha, N.M. Niveditha, B.M. Divya, “An interpretation of lemmatization and stemming in natural language processing,” Journal of University of Shanghai for Science and Technology, vol. 22, no. 10, pp. 350-357, 2021. [38] J. Asha, A. Meenakowshalya, “Fake news detection using n-gram analysis and machine learning algorithms,” Journal of Mobile Computing, Communications & Mobile Networks, vol. 8, no. 1, pp. 33-43, 2021. [39] A. Mallik, S. Kumar, “Word2Vec and LSTM based deep learning technique for context-free fake news detection,” Multimedia Tools and Applications, vol. 83, no. 1, pp. 919-940, 2024. [40] B. Jang, M. Kim, G. Harerimana, S.U. Kang, J.W. Kim, “Bi-LSTM model to increase accuracy in text classification: Combining Word2vec CNN and attention mechanism,” Applied Sciences, vol. 10, no. 17, p. 5841, 2020. [41] U. Sharma, S. Saran, S.M. Patil, “Fake news detection using machine learning algorithms,” International Journal of Creative Research Thoughts (IJCRT), vol. 8, no. 6, pp. 509–518, 2020. [42] K. A. Kamel, J. Waleed, “The detection of fake text news using a dense-based 1D-CNN deep learning algorithm,” Academic Science Journal, vol. 2, no. 2, pp. 156–171, 2024. [43] K. Shu, A. Sliva, S. Wang, J. Tang, H. Liu, “Fake news detection on social media: A data mining perspective”, ACM SIGKDD Explorations, vol. 19, no. 1, pp. 22–36, 2017. [44] A. Bondielli, F. Marcelloni, “A survey on fake news and rumor detection techniques”, Information Sciences, vol. 497, pp. 38–55, 2019. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 122 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 46 |
||