互联网产品评论信息中垃圾评论的识别方法浅析_许少岩

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1、互联网产互联网产品评论信息中垃圾评论的识别方法浅析品评论BriefAnalysisonSpamDetectioninInternetProduct'sReviews信息中11，2许少岩钟敏娟垃圾XuShaoyanZhongMinjuan评（1.江西财经大学信息管理学院，江西南昌330013；2.江西财经大学数据与知识工程江西省高校论的重点实验室，江西南昌330013）识（1.SchoolofInformationTechnology，JiangxiUniversityofFinanceandEconomics，JiangxiNanchang330013；别方2.Jiangxi

2、KeyLaboratoryofDataandKnowledgeEngineering，JiangxiUniversityofFinance法andEconomics，JiangxiNanchang330013）浅析摘要：互联网的开放性使得当前互联网上的用户生成内容没有质量控制机制，产品评论中存在大量垃圾评论，如何识别这些垃圾评论信息成为重要问题。本文对产品评论信息中垃圾评论的识别方法进行了综述，先将产品垃圾评论和互联网上其他常见的垃圾信息进行了对比，然后从产品垃圾评论检测的数据集、识别方法两个角度对相关工作做了概述和分析，最后在上述工作的基础上提出了一些值得产品垃圾评论识别研

3、究进一步关注的问题。关键词：产品评论；垃圾评论检测；评论内容；用户行为中图分类号：G206文献标识码：A文章编号：1671-4792（2014）02-0231-08Abstract：TheInternet'sopennessmakesitworkwithoutqualitycontrolmechanismforuserswhengeneratingcontents,whichleadstomassivespamamongproduct'sreviews.Howtodetectthemhasbecomethemostimpor-tantproblem.Thispaperrevi

4、ewsthemethodsforrecognizingthespam.Firstly,wecomparedtheproductreviewspamwiththeotherspam,andthensummarizedandanalyzedtherelatedworksthroughthedatasetandthemeth-odsofspamdetection.Finally,weputforwardsomequestionsbasedontheforegoingresearch.Keywords：Product'sReview;SpamDetection;ContentofRe

5、view;UserBehavior0引言格等各个方面的意见、态度和立场。因此，这些评论B2C商务模式的日趋成熟和网络购物的流行导信息具有宝贵的商业经济价值。一方面，有助于让生致互联网上存储了大量消费者评论产品的评价信产商知道其产品以及产品的哪些性能在消费者心目息，这些产品评论中蕴含着顾客使用产品后所表达中的地位以及受欢迎程度，这能给企业的产品研发的主观感受，反映了消费者对产品的质量、性能、价部门提供重要的产品改进信息，保持处于优势地位★本文系国家社会科学基金“基于Web挖掘的网络的产品特性，改进不足的产品性能，从而提高产品的水军伪舆情识别及防范研究”（编号：12CTQ042)

6、和市场竞争力；同时企业还可以通过Web产品评论去2013年国家级大学生创新训练计划项目的研究成果挖掘其竞争对手的产品评论信息，这为企业制定有231科技广场2014.2[2]效的市场战略决策提供了重要的情报参考。另一方圾链接(LinkSpam)。LinkSpam是指在链接上存在面，潜在的消费者通常会参考网上商城中顾客发表垃圾信息，此链接并没有指向真正的评论信息。的产品评论信息来分析其想购买的产品的性能，故ContentSpam试图在目标网页中添加与内容无关的产品评论信息能有效引导潜在消费者的购买决定。词，用以欺骗搜索引擎排名。垃圾邮件大部分都是没因此，商品评论信息在一定程度上能

7、带来客观的经有主动订阅的广告、电子期刊等宣传品，其基本特征济效益。在这种经济利益的驱动下，有些用户为了达是不请自来、带有商业目的或者政治目的。到蓄意提升自己或打压、诽谤他人产品的目的，会对垃圾评论（ReviewSpam）也称为OpinionSpam、某些商品发表一些欺骗性的评论信息或者雇佣专门FakeReview或者BogusReview，发表此类评论的用人员(国外称之为垃圾评论制造者spammer，国内叫户称为ReviewSpammer、OpinionSpammer或者[3]做网络水军)来撰写虚假评论