文献

J-GLOBAL ID：201802285131283944   整理番号：18A1028205

半教師つき学習ベースのFakeレビュー検出【JST・京大機械翻訳】

Semi-Supervised Learning Based Fake Review Detection

著者 (9件)： Deng Huaxun ,  Zhao Linfeng ,  Luo Ning ,  Liu Yuan ,  Guo Guibing ,  Wang Xingwei ,  Tan Zhenhua ,  Wang Shuang ,  Zhou Fucai
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISPA/IUCC  ページ： 1278-1280  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： ビジネスプラットフォームに及ぼす製品レビューの影響は増加しており,それらの製品についてより多くの情報を提供し,消費者の購買決定に直接影響を与えている。しかしながら,偽のレビューの存在は,消費者が売り手の正しい判断を作ることができない。それはまた,プラットフォームの信頼性を低下させることができる。したがって,プラットフォームにおける偽のレビューを同定することは,実際的に重要である。データ集合を人手で注釈する方法は困難であるが,従来の方法で訓練された分類器に基づくわずかなコメントを読むだけで正しい注釈を作ることはほとんど不可能である。以前の研究において,誤ったコメントは,コンテンツにおける高い類似性とコメントの高い濃度のような特性を有することが示されている。本論文では,半教師つき学習法に基づく偽のレビューを同定するための新しいアルゴリズムを提案した。実際のデータベース実験により,提案した方法が望ましい性能を達成できることを実証した。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： コンテンツ ,  類似性 ,  信頼性 ,  *消費者 ,  アルゴリズム ,  データベース ,  購買
準シソーラス用語： *半教師つき学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  マーケティング  (KA06020W) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (2件)： 半教師つき学習 ,  レビュー