استفاده از شبکه مولد متخاصم شرطی برای تولید داده با هدف بهبود کلاس بندی کاربران منتشرکننده اخبار جعلی

سالیان درازی است که اخبار و پیام های جعلی در جوامع انسانی منتشر می گردد و امروزه با فراگیرشدن شبکه های اجتماعی در بین مردم، امکان نشر اطلاعات نادرست بیشتر از قبل شده است. بنابراین، شناسایی اخبار و پیام های جعلی به موضوع برجسته ای در جوامع تحقیقاتی تبدیل شده است. ضمنا، شناسایی کاربرانی که این اطلاعات نادرست را ایجاد می کنند و در شبکه نشر می دهند، از اهمیت بالایی برخوردار است. این مقاله، به شناسایی کاربرانی که با زبان فارسی اقدام به انتشار اطلاعات نادرست در شبکه اجتماعی توئیتر می کنند، پرداخته است. در این راستا، سیستمی بر مبنای ترکیب ویژگی های بافتار-کاربر و بافتار-شبکه با کمک شبکه مولد متخاصم شرطی برای متوازن سازی مجموعه -داده پایه ریزی شده است. هم چنین، این سیستم با مدل کردن شبکه اجتماعی توئیتر به گراف تعاملات کاربران و تعبیه گره به بردار ویژگی توسط Node۲vec، کاربران منتشرکننده اخبار جعلی را شناسایی می کند. علاوه بر این، با انجام آزمایشات متعدد، سیستم پیشنهادی تا حدود ۱۱% ، ۱۳ % ،۱۲ % و ۱۲ % به ترتیب در معیار های دقت، فراخوانی، معیار اف و صحت نسبت به رقبایش بهبود داشته است و توانسته است دقتی در حدود ۹۹% در شناسایی کاربران منتشرکننده اخبار جعلی ایجاد کند.