在线商品虚假评论关键问题研究综述

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1、在线商品虚假评论关键问题研究综述〔摘要）［目的/意义］对在线虚假评论的现有研究进行梳理，分析研究现状，明确未来研究发展方向。［方法/过程］以CNKI和WebofScience文献为研究对象，从文献分析的视角，釆用定性与定量分析相结合的方法，从虚假评论的识别方法、特征提取以及防治策略的角度，对国内外虚假评论研究的现状进行了分析，总结和概括了本领域研究的热点和存在的问题。［结果/结论］研究表明，在虚假评论的识别方法上,需加强对半监督和无监督学习的研究；在特征提取上，可考虑本体技术的应用；在防治策略上，要考虑

2、多学科多领域的合作。（关键词）在线商品；虚假评论；文献分析；机器学习；识别方法；防治策略；特征提取；综述DOI：10.3969/j.issn.l008-0821.2017.05.028〔中图分类号）F7241（文献标识码〕A（文章编号）1008-082105-0166-06AReviewofKeyIssuesintheOpinionSpamsofOnlineProductsZhuJuanl,2(Abstract〕［Purpose/significanceJThepapercardedexistingst

3、udyaboutonlineproductopinionspam,summarizedresearchstatus,andputforwardfutureresearchdirection.[Method/process]Fromtheperspectiveofdocumentanalysis,usingacombinationofqualitativeandquantitativemethodstoanalyzethepresentstatusofresearchonopinionspams,summ

4、arizedthekeyissuesandproblemsinthefield.[Result/conclusion]Thispaperpresentedtheexistingproblemsandfuturedirectionoffieldfromthreeaspects:recognitionmethod,featureextractionandpreventionstrategy,whichprovidedreferencetotheacademicresearchmoredeeply.[Keyw

5、ords)onlineproducts；opinionspam；literatureanalysis；machinelearning；recognitionmethod；preventionstrategy；featureextraction2014年，中❷❷互联网络信息中心发布的相关网购决策的报告指出，用户评价在现阶段的网络购物决策中占据主导地位，375%的网购用户在决策时主要考虑因素为用户评价[1]O已购消费者对商品的评论信息在很大程度上影响了潜在消费者的购买决策，已有研究表明，80%的用户在查询到

6、大量负面评论之后会放弃之前中意的商品，而87%用户的购买决策是基于大量的正面评论[2]。在线评论信息在某种程度上会直接影响产品销量，基于自身利益的考虑，商家会通过各种手段来诋毁或吹捧某些商品或服务[3]。研究表明，很多在线评论网站，如Amazon.comsYelp.com等，存在着大量的虚假评论[4],在Yelp.com,16%的酒店评论信息被认为是虚假评论[5],国内的淘宝更是如此，刷客横行。虚假评论的出现，浅层次而言，容易误导消费者做出错误的决策；深层次而言，破坏电子商务市场规则，不利于公平、有序的

7、市场建立。因此，对虚假评论的研究和识别迫在眉睫，并具有重要意义。本文以虚假评论为主题，对虚假评论的研究进行了检索，在分析相关文献的基础上，通过定性与定量分析相结合的方法，总结概括了国内虚假评论研究的主要对象、关键要素及关键技术和方法，并对相关研究进行了评析，以期对我国虚假评论的研究现状有一个整体把握，为我国学术界对虚假评论的进一步研究提供借鉴和参考。1文献统计数据本文的研究数据主要来源于CNKI和WebofScience,检索时间设定为2016年6月21日，以“虚假评论”、“垃圾评论"、“ReviewS

8、pam”、"FakeReview"、"OpinionSpam"、"FakeOpinion”为主题进行高级检索，共得到中文文献104篇，剔除掉4个噪声数据《让人又爱又恨的验证码》、《业者揭秘“伪书”出版链条》、《现代伪书现象研究》、《亦爱亦恨验证码》，有效文献国内100篇，国外最相关文献50篇。从表1可以看出，虚假评论的研究始于2007年，2010年之后呈现出研究的活跃期，期刊数量呈逐年递增的趋势。究其原因，可以从社会和学术两个领域来分析，在