Новый метод для борьбы с дезинформацией в твиттере

😢 Про­бле­ма: фей­ки в интер­не­те рас­про­стра­ня­ют­ся быст­рее, чем соц­се­ти успе­ва­ют их бло­ки­ро­вать. Часто филь­тры поме­ча­ют и без­обид­ные сообщения.

😎 Вре­мен­ное реше­ние: новый под­ход к ска­ни­ро­ва­нию соци­аль­ных сетей Ada-BF — Adaptive Learned Bloom Filter. Она тре­бу­ет вдвое мень­ше ресур­сов и вро­де как точ­нее. Систе­му про­те­сти­ро­ва­ли на Твит­те­ре, но авто­ры утвер­жда­ют, что она подой­дёт и для дру­гих соцсетей.

Систе­ма осно­ва­на на филь­тре Блу­ма — это струк­ту­ра дан­ных, раз­ра­бо­тан­ная еще в 70-х для опре­де­ле­ния, вхо­дят ли какие-то дан­ные в какое-то мно­же­ство. Фильтр очень полез­ный для этой зада­чи, но несо­вер­шен­ный, поэто­му иссле­до­ва­те­ли пыта­ют­ся его улучшить.

👨‍🔬Кто: Иссле­до­ва­те­ли Уни­вер­си­те­та Райса.

Источ­ник: Tech Xplore