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题名基于评论者关系的垃圾评论者识别研究
被引量:3
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作者
徐小婷
魏晶晶
廖祥文
刘月
陈水利
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机构
福州大学数学与计算机科学学院
福建省网络计算与智能信息处理重点实验室
福建江夏学院
集美大学诚毅学院
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出处
《集美大学学报(自然科学版)》
CAS
2016年第2期146-152,共7页
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基金
国家自然科学基金青年项目(61300105)
教育部博士点基金联合资助项目(2012351410010)
+2 种基金
福建省科技重大专项(2013H6012)
福州市科技计划资助项目(2012-G-113
2013-PT-45)
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文摘
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。
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关键词
互评估
可信度
多边图模型
评论关系
垃圾评论者
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Keywords
inter-assess
trustiness
multi-edge graph model
review relationship
review spammer
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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