Abstract-Online recensioner ger värdefull information om produkter och tjänster till konsumenterna. Men spammare går med i samhället försöker vilseleda läsarna genom att skriva falska recensioner. Tidigare försök till spammer detektion använde granskare beteende, text likhet, lingvistik funktioner och betygsmönster. Dessa studier kan identifiera vissa typer av spammare, t.ex. de som postar många liknande recensioner om en målenhet. Men i verkligheten finns det andra typer av spammare som kan manipulera sina beteenden för att agera precis som äkta granskare, och därmed inte kan upptäckas av de tillgängliga teknikerna. I detta dokument föreslår vi ett nytt koncept med ett heterogent granskningsdiagram för att fånga de relationer mellan granskare, recensioner och butiker som granskarna har granskat. Vi undersöker hur interaktioner mellan noder i denna graf kan avslöja orsaken till skräppost och föreslå en iterativ modell för att identifiera misstänkta granskare. Detta är första gången sådana invecklade relationer har identifierats för granskning spam upptäckt. Vi utvecklar också en effektiv beräkningsmetod för att kvantifiera recensenters pålitlighet, ärlighet och pålitlighet. Olika från befintliga tillvägagångssätt, använder vi inte granska textinformation. Vår modell kompletterar därmed befintliga tillvägagångssätt och kan hitta svårare och mer subtila skräppostaktiviteter, som avtalas av mänskliga domare efter att de utvärderat våra resultat. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF finner misstänkta granskare i konstruerat granskningsdiagram med tre typer av noder inklusive granskare, recensioner och butiker genom positiv ömsesidig beroendeprincip.
Review Graph Based Online Store Review Spammer Detection
{'venue': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining', 'journal': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}