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Multi-Agent Federated Learning-based Rumor Detection and Its Robust Optimization in Social Networks

研究課題

研究課題/領域番号 25K00373
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分60060:情報ネットワーク関連
研究機関法政大学

研究代表者

余 恪平  法政大学, 理工学研究科, 准教授 (40779104)

研究期間 (年度) 2025-04-01 – 2028-03-31
研究課題ステータス 交付 (2025年度)
配分額 *注記
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2027年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
キーワードFederated Learning / Rumor Detection / Social Networks
研究開始時の研究の概要

Online social networks are complex and unpredictable, characterized by diverse data and dynamic user behaviors. This project uses multi-agent federated learning to detect rumors more efficiently and robustly, with a focus on feature representation, model building, and robust optimization.

URL: 

公開日: 2025-05-07   更新日: 2025-06-20  

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