情報技術およびソフトウェア工学ジャーナル
オープンアクセス

概要

オンラインニュース記事の来歴検出

ルバ・アリ・アルスハイミ

現在、ソーシャルメディア上で情報が広まっているため、受信者や研究者は、受け取った情報や拡散について、出所を含め、より詳細な情報を必要としています。現在、ニュースウェブサイトが爆発的に増加しているため、インターネット上のニュース記事の信頼性が問題になっています。ニュースが正しいかどうかを知ることは重要です。この論文では、ニュース記事の出所を特定することに焦点を当てています。また、ニュース記事の出所を頻繁に追跡して、そのようなニュースが最初に公開された場所を確認します。ニュースの公開は真実ですか（ニュースの信頼性）、それともニュースはニュースウェブサイトのニュースの出所から引用されていますか、それともインターネット上のニュースウェブサイトで盗作されて再配布されていますか？この論文では、トピック検出と追跡（TDT）技術を使用してニュース記事の出所を定義する2つの技術、Google Search APIとGoogle Custom Searchの設計と実装を通じて、これらの質問に答えます。したがって、いくつかの異なる実験を通じて、パフォーマンスメトリックの観点から提案された技術的品質を検証します。これらの実験とテストに基づいて、ニュース記事の出所を検出する場合、Google Search API の手法の方が Google Custom Search よりもパフォーマンスが優れていることが判明しました。ユーザーの満足度、結果の表示にかかる時間、精度と有効性を考慮すると、Google Search API が最適な手法です。つまり、Google Search API の結果は 90% であるのに対し、Google Custom Search は 70% です。