Konsumenternas köpbeslut påverkas i allt högre grad av användargenererade online-recensioner. Följaktligen har det funnits en växande oro över möjligheten att publicera vilseledande åsikter spamfiktiösa recensioner som avsiktligt har skrivits för att låta autentiska, för att lura läsaren. I detta dokument utforskar vi generella tillvägagångssätt för att identifiera online vilseledande åsiktsspam baserat på en ny guldstandard dataset, som består av data från tre olika domäner (dvs. Hotel, Restaurant, Doctor), som var och en innehåller tre typer av recensioner, d.v.s. kund genererade sanningsenliga recensioner, Turker genererade vilseledande recensioner och anställd (domain-expert) genererade vilseledande recensioner. Vår strategi försöker fånga den allmänna skillnaden i språkanvändning mellan vilseledande och sanningsenliga recensioner, som vi hoppas kommer att hjälpa kunder när de fattar köpbeslut och granska portaloperatörer, såsom TripAdvisor eller Yelp, undersöka eventuella bedrägerier på sina webbplatser. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Dessutom, Li et al. REF utvecklade flera domäner (dvs. hotell, restaurang och läkare) vilseledande dataset som inkluderar recensioner av domänexperter för att fastställa allmänna regler för att identifiera bedrägliga åsikter i recensioner.
Towards a General Rule for Identifying Deceptive Opinion Spam
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}