Numera är ett stort antal åsiktsrecensioner publiceras på webben. Sådana granskningar är en mycket viktig informationskälla för kunder och företag. Den förstnämnda förlitar sig mer än någonsin på online-recensioner för att fatta sina köpbeslut, och den senare för att snabbt svara på sina kunders förväntningar. Tyvärr, på grund av den verksamhet som ligger bakom, finns det ett ökande antal bedrägliga åsikter, det vill säga fiktiva åsikter som avsiktligt har skrivits för att låta autentiska, för att lura konsumenterna att främja en produkt av låg kvalitet (positiva vilseledande åsikter) eller kritisera en potentiellt god kvalitet (negativa vilseledande åsikter). I detta dokument fokuserar vi på att upptäcka båda typerna av bedrägliga åsikter, positiva och negativa. På grund av bristen på exempel på vilseledande åsikter föreslår vi att man tar itu med problemet med att upptäcka bedrägliga åsikter som använder PU-lärande. PU-learning är en halvt övervakad teknik för att bygga en binär klassificering på grundval av positiva (dvs. vilseledande åsikter) och omärkta exempel. Konkret föreslår vi en ny metod som med avseende på dess ursprungliga version är mycket mer konservativ vid tidpunkten för att välja de negativa exemplen (dvs. inte vilseledande åsikter) från de omärkta. De uppnådda resultaten visar att den föreslagna PU-learning-metoden konsekvent överträffade den ursprungliga PU-learning-metoden. Särskilt re- * Korresponderande författare E-postadresser: donato@ugto.mx (Donato Hernández Fusilier), mmontes@inaoep.mx (Manuel Montes-y-Gómez), prosso@dsic.upv.es (Paolo Rosso), guzmanc@ugto.mx (Rafael Guzmán Cabrera) visar en genomsnittlig förbättring på 8,2 % respektive 1,6 % jämfört med den ursprungliga metoden för att upptäcka positiva respektive negativa vilseledande åsikter.
Hernández m.fl. Ref försökte upptäcka både positiva och negativa vilseledande utvärderingar genom att inta en mer konservativ hållning än den ursprungliga PU-learning-metoden.
Detecting positive and negative deceptive opinions using PU-learning
{'venue': 'Inf. Process. Manag.', 'journal': 'Inf. Process. Manag.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}