Please use this identifier to cite or link to this item: http://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/13432
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorΚατσαουνης Μολυβας Σταματιος
dc.date.accessioned2018-07-23T09:10:29Z-
dc.date.available2018-07-23T09:10:29Z-
dc.date.issued2017-5-25
dc.date.submitted2017-5-25
dc.identifier.urihttp://artemis-new.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/13432-
dc.description.abstractΤα νέα αποτελούν πληροφορίες για τρέχοντα γεγονότα. Πληροφορίες οι οποίες διαδίδονταιαπό άνθρωπο σε άνθρωπο, με ή χωρίς γνώση για την πηγή προέλευσής τους. Η έμφυτηανάγκη του ανθρώπου να μαθαίνει και να διαδίδει νέα τον οδήγησε από πολύ παλιά στηδημιουργία μέσων για την ανταλλαγή τους. Η πιο σύγχρονη και ταυτόχρονα ευρεία μορφήμέσου διάδοσης νέων είναι τα κοινωνικά δίκτυα. Μέσω αυτών, οι χρήστες τους διακινούντεράστιο όγκο πληροφοριών, πολλές φορές αμφιβόλου αξιοπιστίας. Την αδυναμία τους αυτήέρχονται να εκμεταλλευτούν κακόβουλοι χρήστες αναπαράγοντας ψευδείς ειδήσεις με σκοπότην επιρροή της κοινής γνώμης. Σήμερα, περισσότερο από ποτέ, είναι υπαρκτή η ανάγκηπροστασίας του αγαθού που λέγεται νέο. Ο σκοπό του προτεινόμενος συστήματος και ησυμβολή του στην αντιμετώπιση τέτοιων καταστάσεων είναι διττός. Πρώτο ζητούμενοαποτελεί η αξιολόγηση των ειδήσεων ως προς την αξιοπιστία τους. Στο πλαίσιο αυτόυλοποιήθηκε σύστημα ταξινόμησης, κάνοντας χρήση μοντέλων Δέντρων Αποφάσεων καιμηχανών SVM. Το σύστημα έχει την ικανότητα να εκτιμήσει ανά πάσα στιγμή και μάλισταιδιαίτερα αποτελεσματικά την αξιοπιστία της πηγής προέλευσης μίας δημοσίευσης. Δεύτεροζητούμενο, συμπληρωματικό του πρώτου, είναι η τάχιστη αναγνώριση μίας είδησης ανάμεσαστη ροή πληροφοριών που διακινούνται ανά πάσα στιγμή μέσω των κοινωνικών δικτύων.Με άμεση εφαρμογή στο κοινωνικό δίκτυο Twitter, το σύστημα είναι ικανό να εντοπίσει νέεςειδήσεις σε ελάχιστο χρονικό διάστημα από την πρώτη εμφάνισή τους. Μέσω τηςπαραπάνω διαδικασίας προσφέρει στον χρήστη άμεση ενημέρωση για γεγονότα πουσυμβαίνουν σε ζωντανό χρόνο χωρίς να προϋποθέτει προσπάθεια από μέρος του. Τα δύοσυστατικά μέρη του συστήματος υλοποιήθηκαν εξολοκλήρου σε γλώσσα Python καθώςενδείκνυται για ευφυή συστήματα που έχουν ως είσοδο δεδομένα σε μορφή κειμένου.Επιπλέον, υπάρχει πληθώρα σε σύγχρονα εργαλεία και βιβλιοθήκες για τη γλώσσα αυτή, ταοποία και χρησιμοποιήθηκαν προσφέροντας ποιοτικότερα αποτελέσματα στη μελέτη πουπραγματοποιήθηκε. Ο πηγαίος κώδικας του συστήματος που συνοδεύει την παρούσαβρίσκεται διαθέσιμος σε δημόσιο αποθετήριο για χρήση, βελτίωση και επέκταση από όποιονενδιαφερόμενο.
dc.languageGreek
dc.subjectκοινωνικά δίκτυα
dc.subjecttwitter
dc.subjectψευδείς ειδήσεις
dc.subjectανάλυση δεδομένων
dc.subjectεντοπισμός ειδήσεων
dc.subjectδέντρα αποφάσεων
dc.subjectμηχανές svm
dc.subjectscikit & ntlk python
dc.titleΕυφυης Ανιχνευση Γεγονοτων Και Εκτιμηση Αξιοπιστιας Ειδησεων Στο Twitter
dc.typeDiploma Thesis
dc.description.pages65
dc.contributor.supervisorΣταφυλοπάτης Ανδρέας-Γεώργιος
dc.departmentΤομέας Τεχνολογίας Πληροφορικής & Υπολογιστών
dc.organizationΕΜΠ, Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Υπολογιστών
Appears in Collections:Διπλωματικές Εργασίες - Theses

Files in This Item:
File SizeFormat 
DT2017-0090.pdf1.66 MBAdobe PDFView/Open


Items in Artemis are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.