基于用户行为的产品垃圾评论者检测研究

为找到垃圾评论的制造者,提出一种基于用户行为的产品垃圾评论者检测方法。从垃圾评论者的行为目的出发,将其发表垃圾评论的5种行为模式作为垃圾评论者的检测指标,从卓越亚马逊网站获取1 470个评论用户,按单指标选取、5个指标集成选取的方法确定最可能和最不可能成为垃圾评论者的评论用户各25个,并对这50个评论者进行人工标记,根据标记结果设计有监督的线性回归模型。实验结果表明,该模型从1 470个评论者中发现88个用户为垃圾评论者,对垃圾评论者的检测效果优于基于用户有用性投票的基准方法。

基于评论者关系的垃圾评论者识别研究

垃圾评论者在很大程度上误导潜在消费者和观点挖掘系统。目前检测垃圾评论者的方法主要是基于评论、评论者和商店之间的关系,忽略了评论者之间的关系。针对上述问题,提出了基于评论者多边图的产品垃圾评论者检测方法。首先,以每个评论者为节点,评论者之间的关系为边,构建评论者之间的关系图模型;其次,根据多边图模型,提出了一种基于PageRank的评论者互评估可信度模型来检测垃圾评论者;最后,采用卓越亚马逊和Resellerrating.com平台上的数据进行验证。结果表明:该模型能够更有效地识别出垃圾评论者,在一定程度上解决了难识别仅发表一条评论的评论者的可信度问题。

基于评论关系图的垃圾评论者检测研究

提出一种基于评论关系图的产品垃圾评论者检测方法.该方法考虑了评论者、评论、商店以及回复者之间的关系,构造出四者的评论关系图,根据评论真实度获得评论者的可信度,从而检测出产品垃圾评论者.实验结果表明,与未考虑可信回复者特征的识别方法相比,本文方法的准确率提升了4%.