【摘 要】
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网络在线评论对于商家和顾客具有重要价值,因而日益受到虚假评论行为的冲击。作为两个重要的在线评论领域,产品类评论(如亚马逊、淘宝)和店铺类评论(如点评网、Yelp)在语言特
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网络在线评论对于商家和顾客具有重要价值,因而日益受到虚假评论行为的冲击。作为两个重要的在线评论领域,产品类评论(如亚马逊、淘宝)和店铺类评论(如点评网、Yelp)在语言特性、评论行为等方面存在显著差异。虽然研究者们已提出大量针对产品类虚假评论的检测方法,但对于店铺类虚假评论的研究仍然较少。针对Yelp.com网站上旅店、饭店有标注的点评数据,提取并分析各种评论欺诈特征,利用多种有监督学习方法进行虚假评论检测。实验结果表明,检测精度最高可达74%,AUC值可达75%。虽然店铺类虚假评论具有极强的隐蔽性,但通
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