Opinionerade sociala medier såsom produktrecensioner används nu i stor utsträckning av individer och organisationer för deras beslutsfattande. Men på grund av anledningen till vinst eller berömmelse, människor försöker spela systemet genom åsikt spamming (t.ex. skriva falska recensioner) för att främja eller degradera vissa mål produkter. För att granskningar ska återspegla genuina användarupplevelser och åsikter bör sådana spamrecensioner upptäckas. Prior arbetar på opinion spam fokuserat på att upptäcka falska recensioner och enskilda falska granskare. Men en falsk granskare grupp (en grupp av granskare som arbetar tillsammans för att skriva falska recensioner) är ännu mer skadligt eftersom de kan ta total kontroll över känslan på målprodukten på grund av dess storlek. Detta papper studerar skräppost upptäckt i samarbetsmiljö, dvs. att upptäcka falska granskare grupper. Den föreslagna metoden använder först en frekvent itemset gruvdrift metod för att hitta en uppsättning kandidatgrupper. Den använder sedan flera beteendemodeller som härrör från samverkan fenomenet bland falska granskare och relationsmodeller baserade på relationer mellan grupper, enskilda granskare, och produkter de granskat för att upptäcka falska granskare grupper. Dessutom byggde vi också en märkt datauppsättning av falska granskare grupper. Även om märkning av enskilda falska recensioner och recensenter är mycket svårt, till vår överraskning märka falska recensenter grupper är mycket lättare. Vi noterar också att den föreslagna tekniken avviker från den traditionella övervakade inlärningsmetoden för att upptäcka skräppost på grund av den inneboende karaktären av vårt problem som gör den klassiska övervakade inlärningsmetoden mindre effektiv. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden överträffar flera starka baslinjer, inklusive den toppmoderna övervakade klassificeringen, regressionen och inlärningen för att rangordna algoritmer.
REF utvecklade en gruppsalgoritm för skräppostrankning för att upptäcka skräppostgrupper.
Spotting Fake Reviewer Groups in Consumer Reviews
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}