Numera är ett stort antal åsiktsrecensioner publiceras på webben. Sådana granskningar är en mycket viktig informationskälla för kunder och företag. Den förstnämnda förlitar sig mer än någonsin på online-recensioner för att fatta sina köpbeslut och den senare för att snabbt svara på sina kunders förväntningar. På grund av den ekonomiska betydelsen av dessa recensioner finns det en växande tendens att införliva skräppost på sådana webbplatser och, som en följd av detta, att utveckla metoder för att upptäcka opinion spam. I detta dokument fokuserar vi på att upptäcka vilseledande opinion spam, som består av fiktiva åsikter som avsiktligt har skrivits för att låta autentiska, för att lura konsumenterna. I synnerhet föreslår vi en metod baserad på PU-learning-metoden som endast lär sig av några få positiva exempel och en uppsättning omärkta data. Utvärderingsresultat i en corpus av hotell recensioner visar lämpligheten av den föreslagna metoden för verkliga tillämpningar eftersom det nådde en f-mått på 0,84 i upptäckten av vilseledande åsikter med endast 100 positiva exempel för utbildning.
Hittills är arbetet i REF det enda som behandlar opinion spam i PU lärande inställning.
Using PU-Learning to Detect Deceptive Opinion Spam
{'venue': 'WASSA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}