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J-GLOBAL ID：201802227899470665   整理番号：18A2022833

SPR2EP:半教師付きスパムレビュー検出フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

SPR2EP: A Semi-Supervised Spam Review Detection Framework

著者 (2件)： Yilmaz Cennet Merve (Industrial Engineering, Middle East Technical University, Ankara, Turkey) ,  Durahim Ahmet Onur (Management Information Systems, Bogazic,i University, Istanbul, Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ASONAM  ページ： 306-313  発行年： 2018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： サイバースペース上に広がる情報の信頼性と信頼性はますます重要になっている。これは,購入決定を行う前に,潜在的顧客チェックレビューと顧客フィードバックをオンラインで行うので,電子商取引において特に重要である。この情報は,関連するウェブサイトを通して容易にアクセスできるが,これらのレビューの信頼性の検証の欠如は,それらの信頼性に関する懸念を提起する。また,不正利用者は,人々が彼らの興味に対して行動することを決定するために,誤った情報を広める。従って,偽と信頼できないレビューの検出は,セキュリティ研究者によって取り組まれなければならない重要な問題である。ここでは,基礎となるレビュー製品ネットワーク構造を利用することにより得られた情報により,レビューのテキストコンテンツから抽出された知識を組み込んだスパムレビュー検出フレームワークを提案した。提案フレームワークにおいて,最初に,特徴ベクトルを,学習文書とノード埋め込みのために開発された最先端のアルゴリズムを利用することによって,それぞれのレビュー,レビュー,および製品のために学習して,次に,これらを,意見スパムを同定するために分類装置に供給した。スパムレビューを検出する既存の技術に対する著者らのフレームワークの有効性を,オンラインレビューを含む3つの異なるデータセットにおいて実証した。得られた実験結果は,レビュー製品ネットワークとテキストレビューデータから学習された表現を組み合わせることが,スパムレビューの検出を著しく改善することを確認した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  仮想空間 ,  信頼性 ,  セキュリティ ,  ネットワーク構造 ,  分類装置 ,  コンテンツ ,  *学習 ,  購買 ,  電子商取引 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  不正利用 ,  オンライン ,  *スパム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 教師 ,  スパム ,  レビュー ,  フレームワーク