Populära appar på Apple iOS App Store kan generera miljontals dollar i vinst och samla in värdefull personlig användarinformation. Bedrägerier recensioner kan lura användare att ladda ner potentiellt skadliga spam-appar eller orättvist ignorera appar som är offer för granska spam. Att automatiskt identifiera skräppost i App Store är därför ett viktigt problem. Detta papper syftar till att introducera och karakterisera nya dataset förvärvade genom att krypa iOS App Store, jämföra en baslinje Decision Tree modell med en ny Latent Class grafisk modell för klassificering av app spam, och analysera preliminära resultat för kluster recensioner.
Chandy och Gu föreslog ett tillvägagångssätt för att automatiskt identifiera skräppostrecensioner i iOS App Store REF, som jämförde prestandan för en baslinje Decision Tree-modell med en ny grafisk Latent Class-modell med klassificeringsresultaten för App Review spam.
Identifying spam in the iOS app store
{'venue': "WebQuality '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}