要构建一个检测假新闻的算法，你可以采用以下步骤：

1. 数据收集：在构建算法之前，首先需要收集大量真实新闻和假新闻的数据作为训练数据。你可以在互联网上搜索并收集相关数据。可以考虑从权威媒体或政府机构的网站收集真实新闻，从非专业或宣称自己内容真实的网站上收集假新闻数据。

2. 数据预处理：在收集了大量数据后，需要对这些数据进行清理和预处理，以便于算法能更好地处理它们。例如，你可以删除文本中的标点符号、停用词和特殊字符，对文本进行分词和词干提取，将文本表示为数值向量等。

3. 特征选择：特征选择是指从原始特征中选择一部分对模型预测效果最好的特征。在假新闻检测中，你可以选择以下特征作为算法的输入：
  - 文本特征：包括文本长度，词汇丰富度，出现频率最高的单词，以及情感分析得到的积极和消极情绪分数等。
  - 内容质量特征：包括语法和拼写错误的数量，事实和观点的比例，使用的语言风格（客观或主观），格式和结构的规范性等。
  - 来源特征：包括文章的作者，发布时间，发布网站的信誉等。
  
4. 模型构建：在特征选择完成后，就可以开始构建模型了。你可以使用监督学习算法，如决策树，随机森
构建一个检测假新闻的算法。