虚假商品评论识别的研究与进展

• 作者: 张璐
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 虚假评论 恶意用户 群组检测 机器学习 评价指标
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 293-300
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 8360字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0052714

摘要

受经济利益驱使,大量恶意用户发布包含不实内容的虚假评论以影响用户的购买决策,从而提高自身商品的销售业绩并打压竞争对手,严重扰乱电子商务运营秩序.为此,介绍虚假评论识别的研究成果,包括虚假评论内容、发布者及虚假评论者群组的识别,对识别过程所使用的特征及检测方法进行对比分析,并给出虚假评论识别效果的评价方式和指标.在此基础上,对未来虚假评论识别研究工作进行探讨和展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张璐	南京财经大学信息工程学院	6	28	3.0	5.0