题目: Combating Fake News: A Data Management and Mining Perspective

简介: 假新闻是对全球人民的主要威胁,导致人民对政府,新闻和公民社会的信任度下降。社交媒体和社交网络在公众中的流行引起了假新闻的蔓延,其中阴谋论,虚假信息和极端观点盛行。发现假新闻并进行缓解是当今时代的基本问题之一,已引起广泛关注。尽管事实调查网站(政府网站和大型公司,例如Google,Facebook和Twitter)已经采取了初步措施来解决假新闻,但仍有许多工作要做。本教程的目标是双重的。首先,我们希望使数据库社区熟悉其他社区在打击假新闻方面的工作。我们提供相关领域的最新研究成果,包括检测,传播,缓解和干预假新闻。接下来,我们提供数据库社区研究内容的摘要,并讨论如何将其用于抵制假新闻。

嘉宾介绍:

Laks V.S. Lakshmanan是不列颠哥伦比亚大学计算机科学系的教授。 他是BC Advanced Systems Institute的研究员,并于2016年11月被任命为ACM杰出科学家。他的研究兴趣涵盖数据库系统及相关领域的广泛主题,包括:关系数据库和面向对象的数据库,OLAP和数据仓库,数据库挖掘,数据集成,半结构化数据和XML,信息和社交网络及社交媒体,推荐系统和个性化。

Michael Simpson是不列颠哥伦比亚大学计算机科学系的博士后研究员。 他从维多利亚大学获得博士学位。 他的研究兴趣包括数据挖掘,社交网络分析以及图形问题的可伸缩算法设计。

Saravanan(Sara)Thirumuruganathan是HBKU QCRI数据分析小组的科学家。 他在德克萨斯大学阿灵顿分校获得博士学位。 他对数据集成/清理和用于数据管理的机器学习广泛感兴趣。 Saravanan的工作已入选VLDB 2018/2012最佳论文,并获得SIGMOD 2018研究重点奖。

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