MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
04770nam a22004215i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
395861 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20240111050235.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
a||||fo|||| 00| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
230126s2022 sz | s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030900878 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-030-90087-8 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-MaUEC |
| Centro/agencia modificador |
ES-MaUEC |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
Q342 |
| Número de documento/Ítem |
2022 EB |
| 245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Combating Fake News with Computational Intelligence Techniques |
| Mención de responsabilidad, etc. |
edited by Mohamed Lahby, Al-Sakib Khan Pathan, Yassine Maleh, Wael Mohamed Shaher Yafooz |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
1st edition 2022 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publishing |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2022 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea (XIII, 435 páginas) |
| Otras características físicas |
156 ilustraciones, 135 ilustraciones a color |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Término de tipo de contenido |
texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
|---|
| Tipo de archivo |
archivo de texto |
| Formato de codificación |
PDF |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Studies in Computational Intelligence |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
1860-9503 |
| Designación de volumen o secuencia |
1001 |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Part I: State-of-the-art -- Online Fake News Detection Using Machine Learning Techniques: A Systematic Mapping Study -- Using Artificial Intelligence against the Phenomenon of Fake News: a Systematic Literature Review -- Fake news detection in internet using deep learning: A review -- Part II: Machine Learning Techniques and Fake News -- Early Detection of Fake News from Social Media Networks using Computational Intelligence Approaches -- Fandet Semantic Model: An OWL Ontology for Context-Based Fake News Detection on Social Media -- Fake News Detection using Machine Learning and Natural Language Processing -- Fake News Detection using Ensemble Learning and Machine Learning Algorithms -- Evaluation of Machine Learning Methods for Fake News Detection -- Credibility and Reliability News Evaluation Based on Artificial Intelligent Service with Feature Segmentation Searching and Dynamic Clustering -- Deep Learning with Self-Attention Mechanism for Fake News Detection -- Modeling and solving the fake news detection scheduling problem -- Part III: Case Studies and Frameworks -- The multiplier effect on the dissemination of false speeches on social networks: Experiment during the silly season in Spain -- Detecting News Influence in a Country: One Step Forward Towards Understanding Fake News -- Factors Affecting the Intention of Using Fintech Services in the Context of Combating of Fake News -- Crowd Sourcing and Blockchain-based Incentive Mechanism to Combat Fake News -- Framework for Fake News Classification using Vectorization and Machine Learning -- Fact Checking: An Automatic end to end Fact Checking System -- Part IV: Fake news and Covid-19 pandemic -- False Information in a Post Covid-19 World -- Applying Fuzzy Logic and Neural Network in Sentiment Analysis for fake news detection: Case of Covid-19 -- Analyzing Deep Learning Optimizers for COVID-19 Fake News Detection -- Detecting Fake News On COVID-19 Vaccine from YouTube Videos Using Advanced Machine Learning Approaches. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
This book presents the latest cutting-edge research, theoretical methods, and novel applications in the field of computational intelligence techniques and methods for combating fake news. Fake news is everywhere. Despite the efforts of major social network players such as Facebook and Twitter to fight disinformation, miracle cures and conspiracy theories continue to rain down on the net. Artificial intelligence can be a bulwark against the diversity of fake news on the Internet and social networks. This book discusses new models, practical solutions, and technological advances related to detecting and analyzing fake news based on computational intelligence models and techniques, to help decision-makers, managers, professionals, and researchers design new paradigms considering the unique opportunities associated with computational intelligence techniques. Further, the book helps readers understand computational intelligence techniques combating fake news in a systematic and straightforward way. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Robotics_2022 |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| 9 (RLIN) |
671085 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Noticias falsas |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Inteligencia artificial |
| 9 (RLIN) |
413115 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030900861 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030900885 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030900892 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi-org.ezproxy.universidadeuropea.es/10.1007/978-3-030-90087-8 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS |
|---|
| Fecha de catalogación |
01/2023 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Irene González |
| Catalogado |
Sí |