Produktrecensioner används nu i stor utsträckning av individer och organisationer för beslutsfattande (Litvin et al., 2008; Jansen, 2010). Och på grund av de vinster som står på spel, människor har varit kända för att försöka spela systemet genom att skriva falska recensioner för att främja målprodukter. Som ett resultat av detta har uppgiften att upptäcka bedrägliga granskningar fått allt större uppmärksamhet. I detta dokument föreslår vi en generativ LDA-baserad temamodelleringsmetod för falsk granskningsdetektering. Vår modell kan träffande upptäcka de subtila skillnaderna mellan vilseledande recensioner och sanningsenliga och uppnå ca 95% noggrannhet på granska spam dataset, överträffa befintliga baslinjer med stor marginal.
REF använder ämnesmodeller för att upptäcka skillnader mellan bedrägliga och sanningsenliga ämnesordsdistributioner.
TopicSpam: a Topic-Model based approach for spam detection
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}