本文的研究目标是基于跨模态分析实现对隐式网络水军的检测,发现隐式网络水军新线索。提出了两种隐式网络水军检测算法,分别是:基于跨模态的隐式网络水军检测算法(CDM),与基于用户评论情感分析的隐式网络水军快速检测算法(FDM),以实现对隐式网络水军的检测。CDM主要发现并研究了两条隐式网络水军新特征:1)多名用户给出的文字评论与图片描述均极为相似;2)用户上传与商品没有任何关系的图片评论,基于此,设计算法以实现对隐式网络水军的跨模态检测。通过实验发现,CDM在测试数据集上具有较好的准确率。FDM主要发现并研究了隐式网络水军新线索一—用户评论情感与用户打分不一致,基于对用户评论的情感分析,实现对隐式网络水军的快速检测。通过实验发现,FDM能够在保证情感分类精确度的前提条件下,提高算法的处理效率。基于以上两种方法,设计并实现了基于情感分析的隐式网络水军检测原型系统,并获得软件著作权。本工作的主要贡献为:1)针对隐式网络水军新特征,分别提出了 FDM与CDM算法,可对文本-图像、文字与情感不一致的情形实现隐式网络水军检测;2)对隐式网络水军进行了样本标注,实现了大约1万条样本库的构建,为后续基于判别式学习的工作打下了夯实的基础;3)设计并实现了基于情感分析的隐式网络水军检测原型系统,获得软著,配合国家自然科学基金项目顺利结题。