抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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電子商取引プラットフォームにおける顧客の購買意思決定は製品評価とレビューによって強く影響される。利益により,レビュースパム作成者は彼らの製品を促進またはそれらの競争者の製品をdemoteに偽のレビュー。個々のスパムと異なり,スパム送信者のグループは,ともにレビューを操作し,より有害であることができる。スパム送信者群検出のための既存の研究は,レビューデータからの候補群を抽出し,教師なしspamicityランキング法を用いたスパム送信者群を同定した。しかし,ラベル付きデータおよびラベル無しデータは実際に同時に存在するであり,この方法ではスパム送信者群検出の両方でこれらのデータの良好な使用していない。本論文では,半教師つき学習に基づくスパム送信者群検出法(半SGD),初期分類器として少数のラベル付きデータのナイーブBayes分類器を訓練し,初期分類器を反復改良への期待最大化(EM)アルゴリズムを用いたラベルなしデータを組み込む方法を提案した。アマゾンCNデータセット上での実験を行い,提案した半SGDが効率的で有効であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
