【摘 要】
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在线评论对用户的购物决策有重要的影响作用,这导致一些不良商家雇佣大量水军有组织、有策略地给自己刷好评,以提高销量赚取更大利润,给竞争对手刷差评来抹黑对手,以降低其销
【机 构】
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山东科技大学山东省智慧矿山信息技术重点实验室,中国银保监会衡水监管分局
【基金项目】
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国家重点R&D计划(2018YFC0831002),国家自然科学基金(71772107,61502281),教育部人文社科基金(18YJAZH136),山东省重点R&D计划(2018GGX101045),山东省自然科学基金(ZR2018BF013,ZR2018BF014),青岛市创新研究基金(18-2-2-41-jch),青岛社会科学规划研究项目(QDSKL1801138)。
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在线评论对用户的购物决策有重要的影响作用,这导致一些不良商家雇佣大量水军有组织、有策略地给自己刷好评,以提高销量赚取更大利润,给竞争对手刷差评来抹黑对手,以降低其销量。为了检测这种有组织的水军群组,提出一种融合行为与结构特征推理的造假群组检测算法。该算法包含2部分:第1部分用频繁项挖掘方法产生候选群组,然后使用行为指标来计算群组中每个成员的协同造假可疑度,将该可疑度看作先验概率;第2部分先为每个群组建立加权评论者-商品二部图,然后使用循环信念传播算法推理后验概率,将推理后得到的后验概率值作为该成员的最终协
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