Online recensioner är ofta den viktigaste faktorn i en kunds beslut att köpa en produkt eller tjänst, och är en värdefull källa till information som kan användas för att avgöra den allmänna opinionen om dessa produkter eller tjänster. På grund av deras inverkan är tillverkare och återförsäljare mycket intresserade av feedback och recensioner från kunderna. Tillit till online-recensioner ger upphov till den potentiella oron att ogärningsmän kan skapa falska recensioner för att artificiellt främja eller devalvera produkter och tjänster. Denna praxis är känd som Opinion (Review) Spam, där spammare manipulera och gift recensioner (dvs. att göra falska, osanna, eller vilseledande recensioner) för vinst eller vinst. Eftersom inte alla online recensioner är sanningsenliga och tillförlitliga, är det viktigt att utveckla tekniker för att upptäcka granska spam. Genom att extrahera meningsfulla funktioner från texten med hjälp av Natural Language Processing (NLP), är det möjligt att utföra granskning spam upptäckt med hjälp av olika maskininlärning tekniker. Dessutom kan granskningsinformation, bortsett från själva texten, användas som stöd i denna process. I detta dokument kartlägger vi de framstående teknikerna för maskininlärning som har föreslagits för att lösa problemet med att granska skräppostdetektering och prestandan hos olika metoder för klassificering och upptäckt av skräppost. Majoriteten av dagens forskning har fokuserat på övervakade inlärningsmetoder, som kräver märkta data, en brist när det gäller online översyn spam. Forskning om metoder för Big Data är av intresse, eftersom det finns miljontals online recensioner, med många fler genereras dagligen. Hittills har vi inte hittat några papper som studerar effekterna av Big Data analytics för att granska skräppostdetektion. Det primära målet med denna uppsats är att ge en stark och omfattande jämförande studie av aktuell forskning om att upptäcka granskning skräppost med hjälp av olika maskininlärning tekniker och att utforma metoder för att genomföra ytterligare utredning.
Även om det inte är möjligt att fånga upp allt arbete med att granska skräppostdetektering, ger REF en bred täckning av insatser på detta område.
Survey of review spam detection using machine learning techniques
{'venue': 'Journal of Big Data', 'journal': 'Journal of Big Data', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}