基于自适应聚类的虚假评论检测

• 作者: 严馨 余正涛 宋海霞 石林宾 苏斐
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 关键词: 虚假评论 自适应聚类 异常簇 F统计量
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 433-438
• 语种: 中文

摘要

借助评论者的行为特性,提出一种基于评论者行为特征的自适应聚类的虚假评论检测方法.首先,根据评论数据定义自身基本特征以及与其他评论之间的关联性特征,并对每维特征进行归一化处理;其次,根据每一条评论的特征构建聚类矩阵,利用F统计量对K均值算法进行改进,实现评论数据的自适应聚类;最后,计算每个簇偏离整个评论数据集的程度,根据阈值确定异常簇,从而实现虚假评论检测.利用领域评论数据进行实验,结果表明基于自适应聚类的虚假评论检测方法取得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严馨	昆明理工大学信息工程与自动化学院	40	122	5.0	10.0
2	余正涛	昆明理工大学信息工程与自动化学院	122	877	17.0	24.0
3	宋海霞	昆明理工大学信息工程与自动化学院	3	70	2.0	3.0
4	石林宾	昆明理工大学信息工程与自动化学院	3	70	2.0	3.0
5	苏斐		3	57	2.0	3.0