面向在线消费电子零售商的虚假评论检测框架
计算与语言
2019-04-01 v1
摘要
近年来在线评论对企业的影响显著增长，在从餐饮、酒店到电子商务的广泛行业中成为决定商业成功的关键。不幸的是，一些用户使用不道德手段通过撰写关于自身企业或竞争对手的虚假评论来提升其在线声誉。先前的研究已在多个领域解决虚假评论检测问题，例如餐饮与酒店中的产品或商家评论。然而，尽管具有经济意义，消费电子商家领域尚未被充分研究。本文提出一个用于检测虚假评论的特征框架，并在消费电子领域进行了评估。贡献有四个方面：（i）基于爬虫技术构建用于消费电子领域四个不同城市虚假评论分类的数据集；（ii）定义用于虚假评论检测的特征框架；（iii）基于所提框架开发虚假评论分类方法；（iv）对所研究各城市的结果进行评估与分析。我们在分类任务上达到了 82% 的 F-Score，且根据 Friedman 检验，Ada Boost 分类器经统计手段被证明是最佳分类器。
引用
@article{arxiv.1903.12452,
title = {A framework for fake review detection in online consumer electronics retailers},
author = {Rodrigo Barbado and Oscar Araque and Carlos A. Iglesias},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.12452},
year = {2019}
}
备注
Information Processing & Management, 11 pages