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COVID-19 가짜뉴스 탐지를 위한 전파 데이터셋 (COVID-19 Cascade Dataset for Fake News Detection)

  • 한소은;강윤석;고윤용;안지원;김유심;오성수;박희진;김상욱
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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    • pp.312-313
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    • 2021

  • 가짜뉴스가 사회연결망 상에서 빠르게 전파되면서 사회적 혼란을 야기하고 있어 가짜뉴스를 탐지하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 최근 가짜뉴스 탐지 연구에서 사회연결망의 전파 정보를 활용한 방법이 기존 뉴스 컨텐츠 기반 가짜뉴스 탐지 방법보다 효과적임을 보였다. 따라서 본 논문에서는 기존 CoAID 데이터셋을 기반으로 사회연결망상의 전파 데이터를 포함하는 COVID-19 Cascade 데이터셋을 소개한다. COVID-19 Cascade 를 활용하면 전파 기반 가짜뉴스 탐지 방법에도 적용이 가능하다. 이후 간단한 분석을 통해 진짜뉴스와 가짜뉴스의 차이를 확인한다.

  • https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2021m05a.312 인용 PDF

추천 시스템에서의 효율적인 행렬 분해 모델을 위한 정밀도 변환 기법 (Precision Switching for Efficient Matrix Factorization in Recommender Systems)

  • 유재서;고윤용;배홍균;강석원;유용승;박영준;김상욱
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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    • pp.314-315
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    • 2021

  • 최근 딥러닝 분야에서 모델 학습을 가속화하기 위해, 실수 표현 시 사용하는 비트 수를 줄이는 양자화 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 추천 시스템 모델 중 하나인 행렬 분해 모델(Matrix Factorization, MF)에 대한 양자화 수행 시, 발생할 수 있는 학습 정확도 손실을 방지하기 위한 정밀도 변환 방안을 제시한다. 우리는 실세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해, 제안 방안이 적용된 MF 모델은 양자화 기법이 적용되지 않은 모델과 비슷한 추천 정확도를 보이며, 약 30% 개선된 속도로 학습됨을 확인할 수 있었다.

  • https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2021m05a.314 인용 PDF