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基于深度学习的虚假评论识别.pdf

Web 2.0时代,消费者在在线购物、学习和娱乐时越来越多地依赖在线评论信息,而虚假的评论会误导消费者的决策,影响商家的真实信用,因此有效识别虚假评论具有重要意义。

随着互联网的发展，用户倾向于在购物、旅游、用餐之前参考线上评论.之后，他们也会发表评论来表达自身意见.线上评论越来越具有价值.评论对用户决策的重要导向作用催生了虚假评论.虚假评论，指用户由于利益、个人偏见等因素发布的不符合产品真实特性的评论.这些虚假评论语言上模仿真实评论，消费者很难识别出来.国内外学者综合运用自然语言处理技术来研究虚假评论检测问题.从特征工程的角度分析，虚假评论检测方法可以分为三类：基于语言特征和行为特征的方法、基于图结构的方法、基于表示学习的方法.主要描述了检测的一般流程，归纳了三类研究方法常用的特征，比较了方法的优缺点，并且介绍了研究常用的数据集.最后探讨了未来研究方向.

根据评论内容的特性， 提出了一种基于主题－对立情感依赖模型（ ｔｏ ｐ ｉｃ －ｏ ｐｐ ｏｓｉｔｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔｄｅ ｐ ｅｎｄｅｎｃ ｙｍｏｄ －ｅｌ ， ＴＯＳＤＭ） 的虚假评论检测方法。首先构建 ＴＯＳＤＭ 模型， 利用该模型提取评论的主题信息以及主题对应的情感信息； 然后结合评论的主题以及情感信息， 分析并提 取６维 评 论 内 容 特 征； 最 后 利 用 这 些 评 论 内 容 特 征， 采 用 有 监督学习的分类器对虚假评论进行检 测。在 大 众 点 评 网 获 取 的２００９ －２０１２年 的５个 领 域 的 评 论 数 据 集 上 进 行 了 实验， 实验表明， 提取评论主题信息以及主题对立情感信息能够提高虚假评论的检测效果， ＴＯＳＤＭ 的虚假 评 论 检 测效果优于其他模型。

基于有监督的虚假评论检测方法受限于标注语料的规模，为了更好地利用未标注评论数据来提高分类器的正确率和泛化能力，本文提出一种基于半监督主动学习的虚假评论检测方法。首先，定义并提取评论内容特征以及评论者行为特征，结合这两类特征来对虚假评论进行检测。然后，采用基于熵的主动学习算法选择对学习最有帮助的评论样本，获得其类别标注，将其合并到基于Tri-training的半监督学习算法的训练集中，利用大量未标注评论数据进行学习，提升分类器性能。最后，在领域评论数据集上进行实验，结果表明，将半监督学习与主动学习相结合，能够更有效的利用未标注评论数据，从而有效地提高虚假评论检测的效果。

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基于卷积神经网络的虚假评论检测.pdf

为提高对虚假评论的识别精度并对评论数据的有效性进行准确预测，提出一种面向在线产品数据的有效性建模与测量方法。通过结合基于核主成分的特征提取方法和最小二乘支持向量机对在线产品的虚假评论进行识别，基于排序Logit构建回归模型对量化的评论数据进行有效性判别预测。实验结果表明，该方法在虚假评论识别和数据有效性分析方面效果良好，可以为消费者提供更为精确的消费参考、为商业机构提供更具辨识意义的评论数据，具有良好的应用价值。

An Attention-Based Unsupervised Adversarial Model for Movie Review Spam Dete.pdf