Online-recensioner har i allt högre grad blivit en mycket viktig resurs för konsumenterna när de handlar. Även om det blir allt svårare för människor att fatta välinformerade köpbeslut utan att bli lurade av falska recensioner. Tidigare verk på åsikten spam problem mestadels anses klassificera falska recensioner med beteendemässiga användarmönster. De fokuserade på produktiva användare som skriver mer än ett par recensioner, kasta en gång recensenter. Antalet enskilda granskare förväntas dock vara högt för många granska webbplatser. Medan beteendemönster är effektiva när man har att göra med elitanvändare, för en gång granskare, översyn texten måste utnyttjas. I det här dokumentet tar vi itu med problemet med att upptäcka falska recensioner skrivna av samma person som använder flera namn, och lägger upp varje recension under ett annat namn. Vi föreslår två metoder för att upptäcka liknande utvärderingar och visa resultaten i allmänhet överträffar de vektorliknande likhetsåtgärder som används i tidigare arbeten. Den första metoden utvidgar den semantiska likheten mellan ord till utvärderingsnivån. Den andra metoden är baserad på ämnesmodellering och utnyttjar likheten av recensioner ämnesfördelningar med hjälp av två modeller: påse-of-words och påse-of-opinionfraser. Experimenten genomfördes på recensioner från tre olika dataset: Yelp (57K recensioner), Trustpilot (9K recensioner) och Ott dataset (800 recensioner).
Vissa befintliga arbeten tittar på att identifiera recensioner skrivna av samma person men under olika namn REF.
Detecting Singleton Review Spammers Using Semantic Similarity
{'venue': "WWW '15 Companion Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web, 2015, p.971-976", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}