Система виявлення фейкових новин за допомогою Data Science

Abstract

Об’єктом розробки є система виявлення фейкових новин за допомогою Data Science та представлення результатів у вигляді розрахунку точності та побудови матриць помилок для кожного з обраних методів та класифікаторів (логістична регресія, дерево рішень, рандомний ліс). Результатом виконання роботи є реалізація програмної системи, що забезпечує наступні можливості: ­ можливість проводити аналіз завантажених файлів (обчислення кількості правдивих та фейкових новин, побудова графіків залежностей, обчислення кількості новин за темами); ­ проведення розрахунку точності виявлення фейкових новин; ­ відображення результатів роботи алгоритмів за допомогою виведення розрахунку точності та побудови матриць помилок. Визначено основні недоліки та переваги використання різних класифікаторів, зроблено висновки з метою розробки актуальної системи, яка відповідає висунутим вимогам. Загальний обсяг роботи: 67 сторінок, 38 рисунків, 2 таблиці, 25 літературних джерел. Реалізацію системи виконано з використанням мови Python з використанням Jupiter Notebook та використовуючи платформу LEAPS. Удосконалення додатку можливе шляхом розширення функціоналу роботи самої системи, створення більш привабливого та простого UI, використання більшої кількості алгоритмів та надання можливості завантаження даних у файлах з різною структурою. Робота має практичну та теоретичну цінність. Розрахунок економічної ефективності не проводився.