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基于图过滤的快速密度聚类双层网络推荐算法
被引量:
11
1
作者
陈晋音
吴洋洋
林翔
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期542-552,共11页
信息过载问题使得推荐系统迅速发展并广泛应用,同时也出现不法商家将虚假消费记录定量地输入到系统数据库从而改变推荐系统的推荐结果以获利.因此,本文围绕3个问题展开,即:为了提高推荐系统对虚假评论的鉴别能力,首先需要准确标注虚假...
信息过载问题使得推荐系统迅速发展并广泛应用,同时也出现不法商家将虚假消费记录定量地输入到系统数据库从而改变推荐系统的推荐结果以获利.因此,本文围绕3个问题展开,即:为了提高推荐系统对虚假评论的鉴别能力,首先需要准确标注虚假评论的类标,如何能获取大量准确标定的虚假评论信息;如何有效过滤虚假评论从而提高推荐的可靠性;如何实现一种高效可靠的推荐系统.针对虚假评论信息难以准确标定,本文提出了一种基于文本生成式对抗网络的自动点评技术,依据历史评论文本自动生成虚假评论文本,并依据情感分析确定生成文本的对应评分;为了提高推荐系统对包含虚假信息数据的推荐效果,本文提出了一种基于图过滤的快速密度聚类双层网络推荐算法.该算法首先提出了一种能快速确定节点执行度阈值的基于图的过滤器,有效过滤数据内虚假信息,并设计了一种快速密度聚类双层网络推荐算法,提高推荐效果.将所提出的推荐算法应用到Yelp数据集上展开试验,验证本文提出的推荐方法的有效性.
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关键词
对抗生成式网络
自动点评
基于图的过滤器
聚类推荐算法
下载PDF
职称材料
基于双循环图的虚假评论检测算法
被引量:
3
2
作者
陈晋音
黄国瀚
+1 位作者
吴洋洋
贾澄钰
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第9期229-236,共8页
由于对商店的在线评论能给顾客提供许多有价值的信息并极大地影响商店的信誉度,因此,在利益的驱使下出现了大量虚假评论,扰乱了市场秩序。许多商店或个人通过虚假评论故意吹捧或诋毁特定商店,从而达到获利的目的,因此提出有效的虚假评...
由于对商店的在线评论能给顾客提供许多有价值的信息并极大地影响商店的信誉度,因此,在利益的驱使下出现了大量虚假评论,扰乱了市场秩序。许多商店或个人通过虚假评论故意吹捧或诋毁特定商店,从而达到获利的目的,因此提出有效的虚假评论检测方法至关重要。文中基于大量用户、评论和商店之间的关系构建图过滤器,经过迭代计算获得用户、评论和商店的置信度,从而发现虚假评论。其中包括3个关键问题:获取可靠的用户、评论和商店置信度,有效地辨识真实评论,准确发现虚假评论及虚假用户。针对提高用户、评论和商店置信度的可靠性问题,文中提出了一种循环迭代的方法来获取可靠的用户、评论和商店置信度;为了更加有效地发现虚假评论和虚假用户,设计了一种加权图过滤器,通过与获取的可靠置信度结合,得到了一种双循环图过滤检测算法。将所提检测算法应用到Yelp数据集上展开实验,验证了所虚假检测算法可以有效检测虚假评论。
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关键词
虚假检测
双循环
图
基于图的过滤器
行为特征
用户影响力
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职称材料
题名
基于图过滤的快速密度聚类双层网络推荐算法
被引量:
11
1
作者
陈晋音
吴洋洋
林翔
机构
浙江工业大学信息工程学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期542-552,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61502423
61572439)
+1 种基金
浙江省科技计划项目(LGF18F030009)
国家其他科技项目(工信部2017智能制造)(20151BAB207043)资助~~
文摘
信息过载问题使得推荐系统迅速发展并广泛应用,同时也出现不法商家将虚假消费记录定量地输入到系统数据库从而改变推荐系统的推荐结果以获利.因此,本文围绕3个问题展开,即:为了提高推荐系统对虚假评论的鉴别能力,首先需要准确标注虚假评论的类标,如何能获取大量准确标定的虚假评论信息;如何有效过滤虚假评论从而提高推荐的可靠性;如何实现一种高效可靠的推荐系统.针对虚假评论信息难以准确标定,本文提出了一种基于文本生成式对抗网络的自动点评技术,依据历史评论文本自动生成虚假评论文本,并依据情感分析确定生成文本的对应评分;为了提高推荐系统对包含虚假信息数据的推荐效果,本文提出了一种基于图过滤的快速密度聚类双层网络推荐算法.该算法首先提出了一种能快速确定节点执行度阈值的基于图的过滤器,有效过滤数据内虚假信息,并设计了一种快速密度聚类双层网络推荐算法,提高推荐效果.将所提出的推荐算法应用到Yelp数据集上展开试验,验证本文提出的推荐方法的有效性.
关键词
对抗生成式网络
自动点评
基于图的过滤器
聚类推荐算法
Keywords
generative adversarial nets
automatic reviewer
graph-based filter
clustering-based recommender algorithm
分类号
TP310 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于双循环图的虚假评论检测算法
被引量:
3
2
作者
陈晋音
黄国瀚
吴洋洋
贾澄钰
机构
浙江工业大学信息工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第9期229-236,共8页
基金
浙江省自然科学基金项目(LY19F020025)
宁波市“科技创新2025”重大专项项目(2018B10063)
基于GAN的信号识别项目,深度学习增强识别项目,之江实验室重大科研项目(2019DH0ZX01)资助
文摘
由于对商店的在线评论能给顾客提供许多有价值的信息并极大地影响商店的信誉度,因此,在利益的驱使下出现了大量虚假评论,扰乱了市场秩序。许多商店或个人通过虚假评论故意吹捧或诋毁特定商店,从而达到获利的目的,因此提出有效的虚假评论检测方法至关重要。文中基于大量用户、评论和商店之间的关系构建图过滤器,经过迭代计算获得用户、评论和商店的置信度,从而发现虚假评论。其中包括3个关键问题:获取可靠的用户、评论和商店置信度,有效地辨识真实评论,准确发现虚假评论及虚假用户。针对提高用户、评论和商店置信度的可靠性问题,文中提出了一种循环迭代的方法来获取可靠的用户、评论和商店置信度;为了更加有效地发现虚假评论和虚假用户,设计了一种加权图过滤器,通过与获取的可靠置信度结合,得到了一种双循环图过滤检测算法。将所提检测算法应用到Yelp数据集上展开实验,验证了所虚假检测算法可以有效检测虚假评论。
关键词
虚假检测
双循环
图
基于图的过滤器
行为特征
用户影响力
Keywords
Spam detection
Double cycle graph
Graph-based filter
Behavior characteristic
User influence
分类号
TP393.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图过滤的快速密度聚类双层网络推荐算法
陈晋音
吴洋洋
林翔
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
11
下载PDF
职称材料
2
基于双循环图的虚假评论检测算法
陈晋音
黄国瀚
吴洋洋
贾澄钰
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019
3
下载PDF
职称材料
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