Tóm tắt Luận văn Giảm thiểu tối đa thiệt hại do thông tin sai lệch gây ra trên mạng xã hội trực tuyến

Luận văn đã đạt được một số kết quả chính như sau: • Tìm hiểu tổng quan về mạng xã hội, các đặc trưng cơ bản của mạng xã hội. Tìm hiểu một số chủ đề nổi bật liên quan đến mạng xã hội đang nhận được sự quan tâm nghiên cứu của nhiều học giả. • Tìm hiểu cơ chế lan truyền thông tin và đặc tính của hai mô hình lan truyền thông tin: Mô hình tầng độc lập (IC) và mô hình ngưỡng tuyến tính (LT). Đặc biệt, tác giả tìm hiểu các hướng nghiên cứu liên quan đến bài toán hại chế thông tin sai lệch lan truyền trên mạng xã hội đã công bố, • Dề xuất mô hình ngưỡng tuyến tính cho bài toán Cực tiểu hòa thiệt hại cho thông tin sai lệch gây ra và chứng minh bài toán này thuộc lớp NP-Khó, đồng thời đề xuất hai thuật toán tham lam để giải quyết bài toán này. Kết quả thực nghiệm cho thấy tu điểm nổi trội của hai thuật toán đề xuất SO Với các thuật toán thông dụng khác như thuật toán Max Degree và thuật toán Random trong việc hạn chế thông tin sai lệch lan truyền trên mạng. Hướng phát triển: Trong thời gian tới, tác giả đề xuất một số hướng phát triển của luận văn như sau: • Thiết kế thuật toán đạt tỉ lệ tối ưu cao hơn cho bài toán MDM. Cải tiến thời gian chạy thuật toin, giúp thuật toán chạy nhanh hơn đối với các mạng xã hội có quy mô lớn. • Mở rộng phạm vi bài toán MDM xét với trường hợp mỗi đỉnh u€V khi bị kích hoạt bởi thông tin sai lệch sẽ gây ra những thiệt hại khác nhau, đồng thời nghiên cứu bài toán trên các mô hình lan truyền thông tin khác. • Trong luận văn, tác giả giả thiết rằng tập nguồn thông tin sai lệch S đã được biết trước. Tuy nhiên, xác định được nguồn thông tin sai lệch ban đầu là một vấn đề phức tạp, do vậy đây cũng là hướng nghiên cứu tiếp theo của tác giả trong tương lai.