Sammanfattning av denna webbsida: Spam recensioner visas allt oftare på Internet för att främja försäljning eller förtala konkurrenter genom att vilseleda konsumenter med vilseledande åsikter. I detta dokument föreslås en gemensam utbildningsmetod som kallas CoSpa (Co-training for Spam review identification) för att identifiera skräppostrecensioner med två vyer: den ena är de lexiska termer som härrör från textinnehållet i recensionerna och den andra är PCFG (Probabilistic Context-Free Grammars) regler som härrör från en djup syntaxanalys av recensionerna. Med SVM (Support Vector Machine) som basklassare utvecklar vi två strategier, CoSpa-C och CoSpa-U, inbäddade i CoSpa-metoden. CoSpa-C-strategin väljer omärkta recensioner klassificerade med största förtroende för att öka träningsdatasetet för att omskola klassifieraren. CoSpa-U-strategin väljer slumpmässigt omärkta recensioner med en enhetlig fördelning av förtroende. Experiment på skräppostdatasetet och bedrägeridatasetet visar att både de föreslagna CoSpa-algoritmerna överträffar det traditionella SVM med lexiska termer och PCFG-regler vid identifiering av skräppostgranskning. Dessutom överträffar CoSpa-U-strategin CoSpa-C-strategin när vi använder det absoluta värdet av SVM:s beslutsfunktion som förtroende.
Mer nyligen 2016, Zhang et al. Ref presenterade en gemensam utbildningsmetod, Co-training for Spam review identification (CoSpa), för att identifiera skräppostrecensioner.
CoSpa: A Co-training Approach for Spam Review Identification with Support Vector Machine
{'venue': 'Information', 'journal': 'Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}