Abstract-Online recensioner har blivit en allt viktigare resurs för beslutsfattande och produktdesign. Men recensioner system är ofta riktade mot åsikter spamming. Även om falska granskning upptäckt har studerats av forskare i år med hjälp av övervakad lärande, grund sanningen om storskaliga dataset är fortfarande inte tillgänglig och de flesta befintliga metoder för övervakad lärande bygger på pseudo falska recensioner snarare än verkliga falska recensioner. Arbeta med Dianping 1, den största kinesiska recension hosting webbplats, presenterar vi det första rapporterade arbetet med falska översyn upptäckt i kinesiska med filtrerade recensioner från Dianping falska översyn detektionssystem. Dianping algoritm har en mycket hög precision, men återkallandet är svårt att veta. Detta innebär att alla falska recensioner som upptäcks av systemet är nästan säkert falska men de återstående recensioner (okänd uppsättning) kanske inte alla är äkta. Eftersom den okända uppsättningen kan innehålla många falska recensioner, är det mer lämpligt att behandla det som en omärkt uppsättning. Detta kräver en modell för lärande från positiva och omärkta exempel (PU-lärande). Genom att utnyttja de invecklade beroendena bland recensioner, användare och IP-adresser föreslår vi först en kollektiv klassificeringsalgoritm som heter Multi-typed Heterogenous Collective Classification (MHCC) och sedan utvidga den till kollektiv positiv och omärkt inlärning (CPU). Våra experiment utförs på verkliga recensioner av 500 restauranger i Shanghai, Kina. Resultaten visar att våra föreslagna modeller märkbart kan förbättra F1-poängen av starka baslinjer i både PU- och icke-PU-lärande. Eftersom våra modeller endast använder språkoberoende funktioner kan de enkelt generaliseras till andra språk.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF studerade problemet med falsk granskning upptäckt med hjälp av Collective PU (CPU) lärande ram, och de föreslog en kollektiv klassificering algoritm, Multi-typed heterogeneous Collective Classification (MHCC), utformad för att arbeta i ett heterogent nätverk av recensioner, användare och IPs.
Spotting Fake Reviews via Collective Positive-Unlabeled Learning
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}