【摘 要】
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为了从数据集更有效地检测出虚假评论群组。提出一种基于谱聚类的检测算法。对数据集中的多维数据样本进行分析,确定衡量用户之间相似程度的指标;利用用户相似度指标构造一幅以用户为节点、用户之间相似度为边上权值的带权评论者图;将该图的邻接矩阵作为相似度矩阵,利用谱聚类算法对其进行群组检测,将所有用户分为15个候选群组;对检测出的候选群组进一步挖掘,分析其内部特征。将不同方法检测得到的候选群组内部特征进行比较
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672007)。
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为了从数据集更有效地检测出虚假评论群组。提出一种基于谱聚类的检测算法。对数据集中的多维数据样本进行分析,确定衡量用户之间相似程度的指标;利用用户相似度指标构造一幅以用户为节点、用户之间相似度为边上权值的带权评论者图;将该图的邻接矩阵作为相似度矩阵,利用谱聚类算法对其进行群组检测,将所有用户分为15个候选群组;对检测出的候选群组进一步挖掘,分析其内部特征。将不同方法检测得到的候选群组内部特征进行比较,结果表明该算法具有更高的有效性。
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