Onlinerecensioner spelar en avgörande roll i dagens elektroniska handel. Det är önskvärt för en kund att läsa recensioner av produkter eller butiker innan man fattar beslut om vad eller varifrån man ska köpa. På grund av de genomgripande spam recensioner, kan kunderna vilseledas att köpa produkter av låg kvalitet, medan anständiga butiker kan förtalas av skadliga recensioner. Vi observerar att i verkligheten skriver en stor del (> 90% i de data vi studerar) av recensenterna endast en recension (singleton review). Dessa recensioner är så enorma till antalet att de nästan kan avgöra en butiks betyg och intryck. Befintliga metoder undersökte dock inte denna större del av översynerna. Är de flesta av dessa singleton recensioner sanningsenliga? Om inte, hur upptäcker man spam recensioner i singleton recensioner? Vi kallar detta problem singleton granska skräppost upptäckt. För att ta itu med detta problem observerar vi att de normala granskarnas ankomstmönster är stabilt och okorrelerat med deras betygsmönster tidsmässigt. Däremot är skräppostattacker vanligtvis spruckna och antingen positivt eller negativt korrelerade till kreditbetyget. Därför föreslår vi att man upptäcker sådana attacker via ovanligt korrelerade temporalmönster. Vi identifierar och konstruerar flerdimensionella tidsserier baserade på aggregerad statistik, för att skildra och bryta sådana korrelationer. På så sätt kartläggs problemet med att upptäcka skräppost med singleton till ett onormalt korrelerat problem med att upptäcka mönster. Vi föreslår en hierarkisk algoritm för att på ett kraftfullt sätt upptäcka de tidsfönster där sådana attacker kan ha inträffat. Algoritmen anger också sådana fönster i olika tidsupplösningar för att underlätta snabbare mänsklig inspektion. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden är effektiv när det gäller att upptäcka singeltons översynsattacker. Vi upptäcker att singleton översyn är en viktig källa till spam recensioner och i stor utsträckning påverkar betygen i online-butiker.
REF upptäckte skräppostrecensioner i singletonrecensioner, där varje spammare bara skriver en eller färre recensioner i systemet.
Review spam detection via temporal pattern discovery
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}