基于圖聚類的虛假評論人群組檢測算法研究.pdf

1、隨著互聯網技術的不斷發(fā)展，互聯網已經融入了我們生活中的方方面面。評論系統(tǒng)是以此為背景發(fā)展起來的一個新興產物，其廣泛應用于各大社交網站，電子商務平臺，以及論壇，貼吧等互聯網應用中。尤其在電子商務領域，由于網絡的虛擬性以及用戶對所購買的產品無法直觀的去感受等原因，評論系統(tǒng)中其他用戶對于產品的評論是其他顧客在選購產品時重要的參考依據。很多不良商家出于個人利益的原因，雇傭虛假評論人對其銷售的產品進行夸大性的評論，或者雇傭虛假評論人對其競爭對手進

2、行詆毀性的評論。
　　虛假評論問題的出現，大大推進了針對此方面的研究。國內外諸多研究人員針對此問題從不同角度，采用不同方法對此問題進行了諸多研究。本文針對此問題提出了一個基于圖聚類思想的虛假評論人群組檢測算法。本文認為僅從單個評論人的角度來發(fā)現虛假評論人其準確性以及效率是相當低的。只要虛假評論人在其評論過程中刻意模仿正常評論人的行為或者進行群組的虛假評論，則此類評論人則不易發(fā)現。本文提出的算法善于發(fā)現隱藏較深的虛假評論人和合作傾向

3、的虛假評論人群組。
　　本文針對評論人之間的相似度提出了從屬性和結構兩方面考慮的相似度計算公式，并且認為真正的虛假評論人群組應該是組內聯系緊密的一個小團體，故在虛假評論人群組建立的時候利用雙連通技術對其組內緊密度進行了嚴格的約束。在后續(xù)聚類階段采用模糊圖分割技術，針對圖分割技術在圖聚類中的諸多問題結合我們的應用場景對其進行了解決。
　　在最終的實驗環(huán)節(jié)，本文針對虛假評論人群組檢測的特性，提出了若干針對虛假評論人群組的人工評估