A machine learning based approach for detection of fake news using real time data

Chapter in book


ผู้เขียน/บรรณาธิการ


กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์


รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์

รายชื่อผู้แต่งKavita Mainalli, Vijeeta Patil, Amay Halemani, Shridhar Allagi, Thittaporn Ganokratanaa, Nagaraj Dharwadkar

ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.)2025

URLhttps://www.taylorfrancis.com/chapters/edit/10.1201/9781003637530-13/machine-learning-based-approach-detection-fake-news-using-real-time-data-kavita-mainalli-vijeeta-patil-amay-halemani-shridhar-allagi-thittaporn-ganokratanaa-nagaraj-dharwadkar

ภาษาEnglish-United States (EN-US)


ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์


บทคัดย่อ


Fake news is news that lacks truthiness of content. Fake news spreads easily and damages the brand, public figures reputations. During Covid 19 pandemic impact of such news were disturbed the peace of society. Manual inspection of fake news is time consuming and requires dedicated manpower. This paper gives automatic classification of news as fake or real using machine learning approaches. K-means, RNN, and CNN are implemented by considering Kaggle data set as input. RNN achieved 99.04% of accuracy. The work can be useful for news channels, social media owners such as Facebook, Twitter to detect originality of news before publishing on their online platforms.


คำสำคัญ

ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง


อัพเดทล่าสุด 2026-10-02 ถึง 00:00