基于个人–群体–商户关系模型的虚假评论识别研究

余传明1 冯博琳1 左宇恒1 陈百云1 安璐2,†

1. 中南财经政法大学信息与安全工程学院, 武汉 430073; 2. 武汉大学信息管理学院, 武汉 430072; † 通信作者, E-mail: anlu97@163.com

从评论利益相关者内容与行为特征相结合的角度, 提出一种基于个人–群体–商户的主体关系模型(IGMRM)。选择 93 家店铺中 9558 个不同 IP 的 97804 条评论作为样本数据进行实验, 结果表明, IGMRM 在识别虚假评论者、存在信用操纵的商铺以及虚假评论者群体的 F1 值分别达到 82.62%、59.26%和 95.12%。使用基于评论内容的逻辑回归模型和 K 最邻近模型作为基线分类方法, 识别虚假评论者的 F1 值分别为52.63%和 76.75%, 表明 IGMRM在识别虚假评论者方面优于传统方法。关键词 信用操纵; 虚假评论识别; 行为建模; IGMRM中图分类号 TP391