Mar, 2016

多元指示信号的时间性舆情垃圾检测

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TL;DR本文介绍一种基于时间的方法，对在线消费者评论进行实时监测，并利用精心选择的指示性信号，设计有效的技术来检测和描述不正常事件，该方法适用于两个不同评论网站的数据集，且快速、有效、实用，可在现实世界的系统中部署。
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发现论文，激发创造
  • 发现任何一段虚假的言论垃圾

    本研究结合心理学和计算语言学的工作，研究了欺骗性意见垃圾信息的检测，提出三种方法并开发出在黄金标准意见垃圾信息数据集上准确率接近 90% 的分类器，还进行了特征分析并揭示了欺骗性意见与想象写作之间的关系。

    Jul, 2011

  • 使用机器学习和基于网络的算法进行意见垃圾检测的新方法

    本研究提出一种新方法将机器学习与消息传递算法相结合，采用主动学习方式进行标签采样，用于判别评论者是垃圾评论者还是正常评论者，并在三大真实数据集中进行实验，证明其在机器学习方法和标签数据较少情况下性能优越。

    May, 2022

  • 在线检测及信息图解的垃圾评论与数据漂移适应

    提出了一种在线解决方案，用于识别和解释垃圾评论，包括数据漂移适应，达到了 87% 的垃圾评论 F-measure。

    Jun, 2024

  • 基于网络的在线社交媒体评论垃圾检测框架 NetSpam

    利用映射垃圾邮件检测程序为网络中的分类问题的异构信息网络，提高了垃圾邮件特征的重要性，证明该方法在 Yelp 和 Amazon 等真实评论数据集上优于现有方法，其中除其他类别外，评论行为类别的特征表现得更好。

    Mar, 2017

  • 检测越南电子商务网站上的垃圾评论

    本文提出了一个叫做 ViSpamReviews 的数据集，用于检测电子商务平台上的垃圾评论，包含两个任务，一个是二分类任务，用于判断评论是否为垃圾评论，另一个是多分类任务，用于识别垃圾评论的类型。 PhoBERT 在两个任务中都表现最好，分别获得了 86.89％和 72.17％的宏平均 F1 分数。

    Jul, 2022

  • 使用语义相似性检测单一评论垃圾信息

    本文讨论了在多个名称下发表假评论的问题，并提出了两种方法来检测相似的评论，结果通常优于以前的向量相似度措施，并对来自三个不同数据集的评论进行了实验。

    Sep, 2016

  • 在线评论群体中欺骗行为的估计

    该论文基于经济信号理论和生成模型探讨了消费者在线评论中的虚假内容，通过对六个知名在线旅游评论社区的分析表明了不同社区虚假评论的增长率不同，并且提出了一些方法可以有效地减少虚假评论的存在。

    Apr, 2012

  • 基于方面的客户评论意见提取

    本文研究如何使用数据挖掘、自然语言处理技术和本体论来提取产品方面和用户意见，并使用频繁（标记）集，讨论了提出的框架能够提取评论中所有可能的方面和意见，并通过相似性分组代表性方面，并生成输出摘要。该框架与现有基线模型相比，得到了有希望的结果。

    Apr, 2014

  • 评审人专业技能在时间性评审帮助性预测中的作用

    针对检测有用评价的问题，本研究提出了一个新的数据集和方法，该方法利用评论者的历史评价记录和评论的时间动态来自动评估评论的有用性，并展示了比多个基准方法更好的效果。

    Feb, 2023

  • 真实还是人造？上下文化观点垃圾信息检测

    本研究对比了多种检测虚假和欺骗性在线评论的技术，应用了多种有效的机器学习方法，提出了一种通过微调最先进的上下文嵌入进行检测的方法，结果表明上下文嵌入在虚假评论检测方面具有潜力，并为未来的研究打下了基础。

    Oct, 2020