Konsumenternas köpbeslut påverkas i allt högre grad av användargenererade online-recensioner. Följaktligen har det funnits en växande oro över möjligheten att publicera vilseledande åsikt spam fiktiva recensioner som avsiktligt har skrivits för att låta äkta, för att lura läsarna. Befintliga metoder fokuserar främst på att utveckla automatiska metoder för övervakning av lärande för att hjälpa användarna att identifiera vilseledande åsiktsspam. Detta arbete, vi använde LSI och Sprunkled LSI teknik för att minska dimensionen för bedrägeri upptäckt. Vi gör vårt bidrag för att visa vad LSI fångar i latent semantiskt utrymme och avslöja hur bedrägliga åsikter kan erkännas automatiskt från sanningsenliga åsikter. Slutligen föreslog vi ett omröstningssystem som integrerar olika tillvägagångssätt för att ytterligare förbättra klassificeringens prestanda.
Wang och Zhu REF använde Latent Semantic Indexing (LSI) och Sprunkled LSI-teknik för dimensionsreduktion.
Voting for Deceptive Opinion Spam Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}