本文關(guān)鍵詞： 圖聚類 最小割 雙連通 虛假評論人群組檢測　出處：《沈陽理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)融入了我們生活中的方方面面。評論系統(tǒng)是以此為背景發(fā)展起來的一個新興產(chǎn)物,其廣泛應(yīng)用于各大社交網(wǎng)站,電子商務(wù)平臺,以及論壇,貼吧等互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中。尤其在電子商務(wù)領(lǐng)域,由于網(wǎng)絡(luò)的虛擬性以及用戶對所購買的產(chǎn)品無法直觀的去感受等原因,評論系統(tǒng)中其他用戶對于產(chǎn)品的評論是其他顧客在選購產(chǎn)品時重要的參考依據(jù)。很多不良商家出于個人利益的原因,雇傭虛假評論人對其銷售的產(chǎn)品進行夸大性的評論,或者雇傭虛假評論人對其競爭對手進行詆毀性的評論。虛假評論問題的出現(xiàn),大大推進了針對此方面的研究。國內(nèi)外諸多研究人員針對此問題從不同角度,采用不同方法對此問題進行了諸多研究。本文針對此問題提出了一個基于圖聚類思想的虛假評論人群組檢測算法。本文認(rèn)為僅從單個評論人的角度來發(fā)現(xiàn)虛假評論人其準(zhǔn)確性以及效率是相當(dāng)?shù)偷摹Ｖ灰摷僭u論人在其評論過程中刻意模仿正常評論人的行為或者進行群組的虛假評論,則此類評論人則不易發(fā)現(xiàn)。本文提出的算法善于發(fā)現(xiàn)隱藏較深的虛假評論人和合作傾向的虛假評論人群組。本文針對評論人之間的相似度提出了從屬性和結(jié)構(gòu)兩方面考慮的相似度計算公式,并且認(rèn)為真正的虛假評論人群組應(yīng)該是組內(nèi)聯(lián)系緊密的一個小團體,故在虛假評論人群組建立的時候利用雙連通技術(shù)對其組內(nèi)緊密度進行了嚴(yán)格的約束。在后續(xù)聚類階段采用模糊圖分割技術(shù),針對圖分割技術(shù)在圖聚類中的諸多問題結(jié)合我們的應(yīng)用場景對其進行了解決。在最終的實驗環(huán)節(jié),本文針對虛假評論人群組檢測的特性,提出了若干針對虛假評論人群組的人工評估特征,并利用這些特征對算法中的結(jié)果進行了人工的檢驗。同時在相同數(shù)據(jù)集下從本文算法計算出的結(jié)果中抽取500個虛假評論人群組與其他算法計算出的500名虛假評論人群組進行準(zhǔn)確率方面的比較,進而驗證我們算法在準(zhǔn)確率方面的優(yōu)勢。
[Abstract]:With the development of Internet technology , the Internet has been integrated into all aspects of our life . The comment system is a new product developed in this paper . It is widely used in Internet applications such as social networking sites , e - commerce platforms , forums , and so on .

【學(xué)位授予單位】：沈陽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1536021