الصفحة الرئيسية
نبذة عن العمادة
نبذة عن العمادة
الرؤية والرسالة
الهيكل التنظيمي
الدراسات العليا بجامعة الملك عبد العزيز
الخدمات البحثية والدورات
وحدة الخدمات البحثية
ابحاث مهمة للمجتمع
خدمات العمادة
أسئلة متكررة
الأبحاث
دليل المنسوبين
مواقع مفضلة
دعم الطلاب
خريطة الوصول للعمادة
آلية توزيع الاستبانات
خدمة الاستبانات الطلابية
جوائز الدراسات العليا
التقديم على الجوائز
الفائزون بالجوائز للعام الجامعي 1440
منسوبو العمادة
دليل الموظفين
تواصل معنا
عربي
English
عن الجامعة
القبول
الأكاديمية
البحث والإبتكار
الحياة الجامعية
الخدمات الإلكترونية
صفحة البحث
عمادة الدراسات العليا
تفاصيل الوثيقة
نوع الوثيقة
:
رسالة جامعية
عنوان الوثيقة
:
كشف الأخبار الزائفة في الشبكات الأجتماعية بإستخدام منهج التعلم العميق: التغريدات العربية كعينة
DETECTION OF FAKE NEWS IN SOCIAL NETWORKS USING DEEP LEARNING: ARABIC TWEETS AS AN EXAMPLE
الموضوع
:
كلية الحاسبات وتقنية المعلومات
لغة الوثيقة
:
العربية
المستخلص
:
وجدت الأخبار الزائفة منذ فترات زمنية سابقة، لكن ظهور شبكات التواصل الاجتماعي في السنوات الأخيرة أدى إلى زيادة انتشار الأخبار المزيفة بين الأفراد بصورة سريعة. إلى جانب ذلك، فإن عدم وجود إجراءات فعالة لمكافحة الأخبار المزيفة أدى إلى تفاقم المشكلة. قد يكون تحديد الأخبار المزيفة يدويًا على هذه المنصات المفتوحة أمرً اصعبًا لأنها تسمح لأي شخص ببناء شبكات ونشر الأخبار في حينها. يعتمد العديد من الأفراد على موقع تويتر كمصدر إخباري، خاصة في المنطقة العربية. في الغالب، هم يقرؤون ويشاركون بغض النظر عن الحقيقة وراء الأخبار. لذلك، فإن إنشاء نظام آلي للتعرف على مصداقية الأخبار على تويتر بالاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي والتعلم العميق، قد جذب انتباه الباحثين. أظهر استخدام أساليب التعلم العميق نتائج واعدة في التعرف على الأخبار المزيفة المكتوبة باللغة الإنجليزية. نظرًا لوجود أبحاث محدودة حول اكتشاف الأخبار المزيفة باللغة العربية باستخدام التعلم العميق. يقترح هذا العمل نموذجًا قائمًا على التعلم العميق يستخدم كلاً من ميزات محتوى الأخبار والسياق الاجتماعي لتحديد الأخبار المزيفة على تويتر. في محاولة للعثور على نموذج كشف فعال للأخبار المزيفة، أجرينا تجارب عديدة باستخدام خوارزميتين للتعلم العميق مع نماذج مختلفة لتضمين الكلمة. تم تقييم التجارب باستخدام مجموعة بيانات ذاتية الإنشاء. كشفت النتائج التجريبية أن ماربيرت مع نموذج الشبكة العصبية التلافيفية يسجل أداءً متفوقًا بدقة ودرجة تبلغ ٩٥٦.٠. أثبتت هذه النتيجة أن النموذج المقترح يكتشف بدقة الأخبار المزيفة في التغريدات العربية المتعلقة بمواضيع مختلفة.
المشرف
:
د.منال كلكتاوي
نوع الرسالة
:
رسالة ماجستير
سنة النشر
:
1445 هـ
2023 م
تاريخ الاضافة على الموقع
:
Friday, November 10, 2023
الباحثون
اسم الباحث (عربي)
اسم الباحث (انجليزي)
نوع الباحث
المرتبة العلمية
البريد الالكتروني
شذى عبدالرحيم اليوبي
Alyoubi, Shatha Abdulrahim
باحث
ماجستير
الملفات
اسم الملف
النوع
الوصف
49527.pdf
pdf
الرجوع إلى صفحة الأبحاث