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基于个人–群体–商户关系模型的虚假评论识别研究
被引量:
13
1
作者
余传明
冯博琳
+2 位作者
左宇恒
陈百云
安璐
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期262-272,共11页
从评论利益相关者内容与行为特征相结合的角度,提出一种基于个人–群体–商户的主体关系模型(IGMRM)。选择93家店铺中9558个不同IP的97804条评论作为样本数据进行实验,结果表明,IGMRM在识别虚假评论者、存在信用操纵的商铺以及虚假评论...
从评论利益相关者内容与行为特征相结合的角度,提出一种基于个人–群体–商户的主体关系模型(IGMRM)。选择93家店铺中9558个不同IP的97804条评论作为样本数据进行实验,结果表明,IGMRM在识别虚假评论者、存在信用操纵的商铺以及虚假评论者群体的F1值分别达到82.62%、59.26%和95.12%。使用基于评论内容的逻辑回归模型和K最邻近模型作为基线分类方法,识别虚假评论者的F1值分别为52.63%和76.75%,表明IGMRM在识别虚假评论者方面优于传统方法。
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关键词
信用操纵
虚假评论识别
行为建模
igmrm
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职称材料
题名
基于个人–群体–商户关系模型的虚假评论识别研究
被引量:
13
1
作者
余传明
冯博琳
左宇恒
陈百云
安璐
机构
中南财经政法大学信息与安全工程学院
武汉大学信息管理学院
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期262-272,共11页
基金
国家自然科学基金(71373286
71603189)资助
文摘
从评论利益相关者内容与行为特征相结合的角度,提出一种基于个人–群体–商户的主体关系模型(IGMRM)。选择93家店铺中9558个不同IP的97804条评论作为样本数据进行实验,结果表明,IGMRM在识别虚假评论者、存在信用操纵的商铺以及虚假评论者群体的F1值分别达到82.62%、59.26%和95.12%。使用基于评论内容的逻辑回归模型和K最邻近模型作为基线分类方法,识别虚假评论者的F1值分别为52.63%和76.75%,表明IGMRM在识别虚假评论者方面优于传统方法。
关键词
信用操纵
虚假评论识别
行为建模
igmrm
Keywords
credit manipulation
fake review identification
user behavior modeling
igmrm
分类号
F724.6 [经济管理—产业经济]
TP391.1 [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
基于个人–群体–商户关系模型的虚假评论识别研究
余传明
冯博琳
左宇恒
陈百云
安璐
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
13
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