Detecção de fake news utilizando o algoritmo Naïve Bayes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Durgiewicz, Rodrigo Cardoso
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28048
Resumo: Fake 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.
id UTFPR-12_bdf026e62f38629eaee6e431cf1a61ed
oai_identifier_str oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/28048
network_acronym_str UTFPR-12
network_name_str Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
repository_id_str
spelling 2022-04-14T16:11:25Z2022-04-14T16:11:25Z2021-07-26DURGIEWICZ, Rodrigo Cardoso. Detecção de fake news utilizando o algoritmo Naïve Bayes. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização (Ciência de Dados e suas Aplicações) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28048Fake 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.Fake 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%.porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáCuritibaCiência de Dados e suas AplicaçõesUTFPRBrasilCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOAprendizado de máquinasNotícias falsasAlgorítmosMineração de dados (Computação)Machine learningFake newsAlgorithmsData miningDetecção de fake news utilizando o algoritmo Naïve BayesFake news detection applying Naïve Bayes Algorithminfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCuritibaRosa, Marcelo de OliveiraRosa, Marcelo de OliveiraBerardi, Rita Cristina GalarragaFurucho, Mariana Antonia AguiarDurgiewicz, Rodrigo Cardosoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRORIGINALCT_CCEDA_2019_02_15.pdfCT_CCEDA_2019_02_15.pdfapplication/pdf896356http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/28048/1/CT_CCEDA_2019_02_15.pdfc80498fcde201581305024e3c788a636MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81290http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/28048/2/license.txtb9d82215ab23456fa2d8b49c5df1b95bMD52TEXTCT_CCEDA_2019_02_15.pdf.txtCT_CCEDA_2019_02_15.pdf.txtExtracted texttext/plain35833http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/28048/3/CT_CCEDA_2019_02_15.pdf.txte30969492fd8ffc5b88d325c2c388fbfMD53THUMBNAILCT_CCEDA_2019_02_15.pdf.jpgCT_CCEDA_2019_02_15.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1256http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/28048/4/CT_CCEDA_2019_02_15.pdf.jpgfa5d289be628e3c47ea5b7c56148bae6MD541/280482022-04-15 03:07:46.949oai:repositorio.utfpr.edu.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2022-04-15T06:07:46Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Detecção de fake news utilizando o algoritmo Naïve Bayes
dc.title.alternative.pt_BR.fl_str_mv Fake news detection applying Naïve Bayes Algorithm
title Detecção de fake news utilizando o algoritmo Naïve Bayes
spellingShingle Detecção de fake news utilizando o algoritmo Naïve Bayes
Durgiewicz, Rodrigo Cardoso
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Aprendizado de máquinas
Notícias falsas
Algorítmos
Mineração de dados (Computação)
Machine learning
Fake news
Algorithms
Data mining
title_short Detecção de fake news utilizando o algoritmo Naïve Bayes
title_full Detecção de fake news utilizando o algoritmo Naïve Bayes
title_fullStr Detecção de fake news utilizando o algoritmo Naïve Bayes
title_full_unstemmed Detecção de fake news utilizando o algoritmo Naïve Bayes
title_sort Detecção de fake news utilizando o algoritmo Naïve Bayes
author Durgiewicz, Rodrigo Cardoso
author_facet Durgiewicz, Rodrigo Cardoso
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Rosa, Marcelo de Oliveira
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Rosa, Marcelo de Oliveira
dc.contributor.referee2.fl_str_mv Berardi, Rita Cristina Galarraga
dc.contributor.referee3.fl_str_mv Furucho, Mariana Antonia Aguiar
dc.contributor.author.fl_str_mv Durgiewicz, Rodrigo Cardoso
contributor_str_mv Rosa, Marcelo de Oliveira
Rosa, Marcelo de Oliveira
Berardi, Rita Cristina Galarraga
Furucho, Mariana Antonia Aguiar
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
topic CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Aprendizado de máquinas
Notícias falsas
Algorítmos
Mineração de dados (Computação)
Machine learning
Fake news
Algorithms
Data mining
dc.subject.por.fl_str_mv Aprendizado de máquinas
Notícias falsas
Algorítmos
Mineração de dados (Computação)
Machine learning
Fake news
Algorithms
Data mining
description Fake 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.
publishDate 2021
dc.date.issued.fl_str_mv 2021-07-26
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2022-04-14T16:11:25Z
dc.date.available.fl_str_mv 2022-04-14T16:11:25Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv DURGIEWICZ, Rodrigo Cardoso. Detecção de fake news utilizando o algoritmo Naïve Bayes. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização (Ciência de Dados e suas Aplicações) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28048
identifier_str_mv DURGIEWICZ, Rodrigo Cardoso. Detecção de fake news utilizando o algoritmo Naïve Bayes. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização (Ciência de Dados e suas Aplicações) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021.
url http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28048
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
dc.publisher.program.fl_str_mv Ciência de Dados e suas Aplicações
dc.publisher.initials.fl_str_mv UTFPR
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
publisher.none.fl_str_mv Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
instacron:UTFPR
instname_str Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
instacron_str UTFPR
institution UTFPR
reponame_str Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
collection Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
bitstream.url.fl_str_mv http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/28048/1/CT_CCEDA_2019_02_15.pdf
http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/28048/2/license.txt
http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/28048/3/CT_CCEDA_2019_02_15.pdf.txt
http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/28048/4/CT_CCEDA_2019_02_15.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv c80498fcde201581305024e3c788a636
b9d82215ab23456fa2d8b49c5df1b95b
e30969492fd8ffc5b88d325c2c388fbf
fa5d289be628e3c47ea5b7c56148bae6
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1797043914367041536