Теперь исследователи в Китае разработали алгоритм, который поможет отсеять поддельные отзывы на сайтах электронной коммерции. В этом месяце они публикуют подробности в Международном журнале сервисных операций и информатики.Сун Дэн из Университета финансов и экономики Цзянси, Наньчан, Китай, объясняет, как изменились наши покупательские привычки, и все больше и больше людей покупают товары и услуги в Интернете. Одной из опор современного веб-сайта продаж являются отзывы клиентов, и есть даже целые сайты, которые предлагают потребителям место, чтобы обсудить их впечатления от того или иного продукта.
За прошедшие годы было несколько скандалов из-за большого количества фальшивых отзывов на крупных онлайн-рынках и сайтах, предлагающих туристические советы и путевки. Существует острая необходимость в разработке надежного алгоритма, который мог бы обнаруживать подделок и устранять их преувеличения, а также давать потребителям более точную картину того, является ли данный продукт пятизвездочным или нет. Другими словами, нам нужна автоматическая газонокосилка, чтобы сократить «астротурфинг», искусственный массовый маркетинг продуктов.Метод Дэна распознает обманчивые отзывы на основе того, как плакаты вели себя ранее, и содержания их более ранних обзоров.
Во-первых, он строит модель распознавания, которая может выявлять фальшивых рецензентов, авторов-призраков и платных членов «так называемой« водной армии »на основе количества, частоты и длины рецензий. Затем анализируются такие характеристики контента, как длина рецензий, степень профессионализма, эмоциональная плотность, формат и любые очевидные предубеждения.Наконец, алгоритм применяет алгоритм неконтролируемой кластеризации, основанный на F-статистике и степени признака.
В сочетании эти методы затмевают более ранние алгоритмы обнаружения автомобилей, смартфонов и компьютеров. По сути, система сочетает в себе преимущества функции распознавания поведения и функции контента для повышения точности.