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%.

考虑结构与行为特征的水军群组检测算法

在线评论对用户的购买决策有重要的影响作用,部分卖方为提高自身信誉或贬低竞争对手的产品,通过雇佣大量水军有组织、有策略地撰写虚假评论来误导潜在消费者。为了检测这种有组织的水军群组,提出了一个综合考虑网络结构与评论者的行为特征水军群组检测算法。首先,根据评分和评论时间相关性得到评论者之间的紧密度,构建评论者关系图;其次,基于构建的评论者关系图,利用标签传播方法检测社区,得到候选群组集合;最后,复原候选群组对应的二部图,以对比可疑度为评估指标,在每个二部图上找到最终的造假者。基于真实数据集的实验结果证明了该算法的有效性。