基于数据漂移适应的在线检测和信息图解释垃圾评论
机器学习
2024-06-24 v1 人工智能
计算与语言
社会与信息网络
摘要
垃圾评论在在线平台上普遍存在，由于其对声誉产生显著影响。然而，针对数据流中的垃圾检测研究寥寥无几。另一方面，这些方法也需要透明度。鉴于此，本文提出了一种针对垃圾评论的在线解决方案，集成了数据漂移适应，用于识别和解释垃圾评论。该方法整合了（i）增量分析轮廓，（ii）数据漂移检测与适应，以及（iii）采用机器学习进行垃圾评论识别。可解释机制在仪表板中显示视频和文本预测解释。最佳结果显示F值可达最高87%。
引用
@article{arxiv.2406.15038,
title = {Online detection and infographic explanation of spam reviews with data drift adaptation},
author = {Francisco de Arriba-Pérez and Silvia García-Méndez and Fátima Leal and Benedita Malheiro and J. C. Burguillo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.15038},
year = {2024}
}