Detecção de fake news utilizando o algoritmo Naïve Bayes

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorRosa, Marcelo de Oliveira-
Autor(es): dc.contributorRosa, Marcelo de Oliveira-
Autor(es): dc.contributorBerardi, Rita Cristina Galarraga-
Autor(es): dc.contributorFurucho, Mariana Antonia Aguiar-
Autor(es): dc.creatorDurgiewicz, Rodrigo Cardoso-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-08-04T20:17:21Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-08-04T20:17:21Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-14-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-14-
Data de envio: dc.date.issued2021-07-26-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28048-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/706122-
Descrição: dc.descriptionFake News, the term that gained visibility during the latest presidential elections in several countries, spreads quickly, becoming a concern for society. The objective of this work is to obtain a machine learning model to detect fake news using the Naive Bayes algorithm. This study contemplates the theoretical basis, as well as the 4 steps for the model development: Data Collection, Pre-Processing, Data Mining and PostProcessing. The results were obtained through the accuracy, precision, recall and F1- Score metrics. The algorithm accuracy to detect fake news was 84%.-
Descrição: dc.descriptionFake news, o termo que ganhou visibilidade durante as últimas eleições presidenciais de diversos países, propagam-se rapidamente, tornando-se uma preocupação para a sociedade. O objetivo deste trabalho é obter um modelo de aprendizado de máquina para detecção de notícias falsas utilizando o algoritmo Naive Bayes. Este estudo contempla o embasamento teórico, bem como as 4 etapas para o desenvolvimento do modelo: Coleta de Dados, Pré-Processamento, Mineração de Dados e PósProcessamento. Os resultados foram obtidos através das métricas de acurácia, precisão, recall e F1-score. O algoritmo obteve uma acurácia de 84% para a detecção de fake news.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCuritiba-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherCiência de Dados e suas Aplicações-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado de máquinas-
Palavras-chave: dc.subjectNotícias falsas-
Palavras-chave: dc.subjectAlgorítmos-
Palavras-chave: dc.subjectMineração de dados (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectMachine learning-
Palavras-chave: dc.subjectFake news-
Palavras-chave: dc.subjectAlgorithms-
Palavras-chave: dc.subjectData mining-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO-
Título: dc.titleDetecção de fake news utilizando o algoritmo Naïve Bayes-
Título: dc.titleFake news detection applying Naïve Bayes Algorithm-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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