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J-GLOBAL ID：201702285970484847   整理番号：17A1730773

レビュースパム検出における特徴選択のための適応二値花受粉アルゴリズム【Powered by NICT】

Adaptive binary flower pollination algorithm for feature selection in review spam detection

著者 (3件)： Rajamohana S P. (Department of Information Technology, PSG College of Technology, Coimbatore-4, India) ,  Umamaheswari K. (Department of Information Technology, PSG College of Technology, Coimbatore-4, India) ,  Abirami B. (Department of Information Technology, PSG College of Technology, Coimbatore-4, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IGEHT  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 製品を購入決定のための顧客のための主要因は,オンラインレビューである。製造業者と小売業者は顧客フィードバックとレビューを持つ高度に関与しているので,その影響は重要である。これらオンラインレビューへの依存は,スパムを人工的に製品とサービスを促進または無効に偽レビューを引起す可能性のある潜在的懸念を生じさせた。この慣行はレビュースパムとして知られている。特徴選択は分類のための重要な側面である。適応二値花受粉アルゴリズム(BFPA)を用いた大域的最適化手法の特徴を抽出するためのアルゴリズムを提示した。ナイーブBayes分類器(NB)精度を目的関数として用いた。提案法からの実験結果は,他の競合する方法に比べてのみ有益な特徴集合を選択し,高い分類精度を与えた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 目的関数 ,  小売業 ,  *特徴選択 ,  生産者 ,  *アルゴリズム ,  購買
準シソーラス用語： 分類精度 ,  Bayes分類器 ,  大域的最適化 ,  *スパム ,  *スパム検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： マーケティング  (KA06020W)

タイトルに関連する用語 (8件)： レビュー ,  スパム検出 ,  特徴選択 ,  適応 ,  二値 ,  花 ,  受粉 ,  アルゴリズム