페리

GraphFrame를 공부하다가 "이걸로 가짜뉴스도 찾을 수 있을까?" 라는 의문을 갖게 되어서 GraphFrame, AI, 가짜뉴스를 연관지어 봤다.가짜뉴스는 내용만으로 구분하기 어려우며, 어떻게 퍼졌는지에 대한 전파 구조가 중요한 단서가 된다. GraphFrames는 SNS 상의 뉴스 확산을 그래프 구조로 모델링하고, 영향력·확산력·커뮤니티·전파 깊이와 같은 연결성 특징을 수치화하여 DataFrame 형태로 제공한다. 이를 통해 AI는 텍스트 정보뿐 아니라 전파 패턴과 관계 구조까지 함께 학습할 수 있으며, 그 결과 가짜뉴스를 더 빠르고 정확하게 탐지하고 판단 근거까지 설명할 수 있게 된다. 가짜뉴스는 특정 플랫폼에만 국한되지 않고, 블로그, SNS, 커뮤니티, 포털 뉴스 등 여러 채널을 통해 동시..

1. 그래프오늘날 그래프 기반 데이터 분석 기술은 표 형태의 데이터를 넘어서, 객체 간의 관계와 연결 구조를 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 또한 동적 환경 모델링, 비즈니스 솔루션, 사기 탐지, 전염병 예측, 추천 개인화, 학술 연구 등 다양한 분야에 응용될 수 있다. 그래프 기반 데이터 분석은 표로만 데이터를 보는 방식에서 벗어나, 어떤거와 연결되어 있는지를 중심으로 데이터를 이해하는 기술이다.물건, 사람, 장소 등을 점(엔티티)으로 보고, 그 사이의 관계를 선(엣지)으로 연결해서 복잡한 구조를 한눈에 보고 분석할 수 있다. 그래프는 관계의 변화를 바로 반영할 수있다.사람 ↔ 사람시스템 ↔ 시스템지역 ↔ 지역같은 연결이 추가, 삭제, 강화되면 그래프 구조 자체가 바뀌기 때문에 그래프는 흐름과 변..