Befintligt arbete med att upptäcka vilseledande recensioner fokuserar främst på funktionsteknik och tillämpar off-the-shelf övervakade klassificeringsalgoritmer på problemet. Sedan, en verklig utmaning skulle vara att manuellt känna igen riklig grund sanningen spam granskning data för modell byggnad, vilket är ganska svårt och ofta kräver domän expertis i praktiken. I detta dokument föreslår vi att man utnyttjar sambandet mellan flera granskningsuppgifter för att upptäcka skräppost och lättillgängliga omärkta uppgifter för att komma till rätta med bristen på märkta uppgifter om skräppost. Vi utvecklar först en multi-task inlärningsmetod baserad på logistisk regression (MTL-LR), som kan öka lärandet för en uppgift genom att dela med sig av kunskaperna i utbildningssignalerna för andra relaterade uppgifter. För att utnyttja de omärkta data, introducerar vi en graf Laplacian regularizer i varje basmodell. Vi föreslår sedan en ny semi-övervakad multitask inlärningsmetod via Laplacian legaliserad logistisk regression (STTL-LLR) för att ytterligare förbättra granskning spam detektion prestanda. Vi utvecklar också en stokastisk alternerande metod för att klara av optimeringen för SMTL-LLR. Experimentella resultat på realtidsdata visar nyttan med STTL-LLR med flera väletablerade baslinjemetoder.
På senare tid har en multi-task-inlärningsmetod REF för att upptäcka bedrägerier utvecklats för att utnyttja domänrelateradhet och för att använda omärkta data.
Deceptive Review Spam Detection via Exploiting Task Relatedness and Unlabeled Data
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}