基于有监督学习的店铺类虚假评论检测     

王琢  汪浩  胡润龙  高珮 《教育技术导刊》2020,19(4):71-74

网络在线评论对于商家和顾客具有重要价值,因而日益受到虚假评论行为的冲击。作为两个重要的在线评论领域,产品类评论（如亚马逊、淘宝）和店铺类评论（如点评网、Yelp）在语言特性、评论行为等方面存在显著差异。虽然研究者们已提出大量针对产品类虚假评论的检测方法,但对于店铺类虚假评论的研究仍然较少。针对Yelp.com网站上旅店、饭店有标注的点评数据,提取并分析各种评论欺诈特征,利用多种有监督学习方法进行虚假评论检测。实验结果表明,检测精度最高可达74%,AUC值可达75%。虽然店铺类虚假评论具有极强的隐蔽性,但通过权衡检测精度和召回率,可利用有监督学习方法对店铺类虚假评论进行有效检测。  相似文献