УДК
004.9

АЛГОРИТМ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ МЕТОДА КОМПЛЕКСИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ С ЦЕЛЬЮ ФОРМИРОВАНИЯ И ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ ДОСТОВЕРНОЙ ИНФОРМАЦИИ

Опубликовано в Научно-аналитический журнал "Вестник Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России" · Страницы 160–173 · Рубрика: ТРУДЫ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ
DOI: https://doi.org/10.61260/2218-130X-2025-1-160-173
Получено: 14.01.2025 Одобрено: 19.03.2025 Опубликовано: 18.05.2025
Представлен разработанный алгоритм комплексированной обработки данных, направленный на формирование достоверного информационного потока из исходных данных, поступающих от разнородных и неоднородных по надёжности источников, и его программная реализация. Алгоритм базируется на концепции адаптивной оценки надёжности данных и их источников с учётом уровня согласованности, степени конфликтности и подтверждённости информации. В современных условиях интенсивного развития цифровых технологий и увеличения объёма обрабатываемой информации особую актуальность приобретает задача формирования достоверного информационного потока из разнородных источников данных, которые могут различаться по уровню надёжности, структурным характеристикам и степени согласованности предоставляемой информации. Предлагаемый алгоритм комплексированной обработки данных основывается на концепции адаптивной оценки надёжности как самих данных, так и их источников, с учётом таких критериев, как уровень согласованности, степень конфликтности и подтверждённости информации. Разработанный алгоритм направлен на обеспечение объективной фильтрации, интеграции и оптимального использования поступающих данных.
достоверная информация, ложная информация, вредоносная информация, сложный информационный поток, надежность источников, согласованность данных, степень конфликтности
Текст Список литературы
Текст (PDF)
Читать Скачать

1. Fake news detector using deep learning / A. Akshansh [et al.] // International Journal of Advanced Research. 2024. № 11. Vol. 04. P. 1612–1621.

2. Revisiting Fake News Detection: Towards Temporality-aware Evaluation by Leveraging Engagement Earliness / J. Kim [et al.] // arXivLabs. 2024. № 2411. Vol. 12775. P. 1–11.

3. Zhou X., Zafarani R. A survey of fake news: Fundamental theories, detection methods and opportunities // ACM Computing Surveys. 2020. № 53 (5). P. 1–40.

4. Привалов А.Н., Смирнов В.А. Поиск фейковых сайтов с использованием метода определения визуального сходства страниц // Известия ТулГУ. Технические науки. 2022. № 9. С. 260–264.

5. Обеспечение целостности данных посредством частичной «фрагментации» данных / А.К. Куртов [и др.] // Современные научные исследования и инновации. 2023. № 9. URL: https://web.snauka.ru/issues/2023/09/100716 (дата обращения: 05.03.2025).

6. Zhou Yu. The Silent Saboteur: The Impact and Management of Malicious Word-Of-Mouth in The Digital Age // Highlights in Business Economics and Management. 2024. № 41. P. 381–386.

7. The impact of malicious nodes on the spreading of false information / Z. Ruan [et al.] // Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. 2020. № 30. P. 083101.

8. Creating and detecting fake reviews of online products / J. Salminen [et al.] // Journal of Retailing and Consumer Services. 2022. № 64. P. 102771.

9. Wesam H.A., Ragheed A., Yossra H.A. Opinion mining for fake recommendations in e-commerce: A machine learning approach using LightGBM // AIP Conference Proceedings. 2025. № 3169. Vol. 030015. P. 1–11.

10. Shilpa Yu., Gulbakshee Dharmela K.M. Fake Review Detection Using Machine Learning Techniques // Journal of Emerging Technologies and Innovative Research (JETIR). 2021. Vol. 8 (4).

11. Лебедев И.С. Адаптивное применение моделей машинного обучения на отдельных сегментах выборки в задачах регрессии и классификации // Информационно-управляющие системы. 2022. № 3 (118). С. 20–30.

12. Тымчук А.И. Информационная система контроля достоверности данных приборов учёта в автоматизированной информационно-измерительной системе контроля и учёта электроэнергии // МНИЖ. 2024. № 6 (144). С. 1–9.

13. Минаков С.С., Михайленко Н.В. Проблемы обеспечения достоверности технических данных и сведений, сопряжённых с выявлением и расследованием инцидентов и преступлений, совершённых с использованием информационно-телекоммуникационных технологий // Вестник экономической безопасности. 2023. № 6. С. 107–112.

Войти или Создать
* Забыли пароль?