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基于带权评论图的水军群组检测及特征分析

         

摘要

针对在电子商务平台上检测编写虚假评论的水军群组的问题,提出了基于带权评论图的水军群组检测算法(WGSA).首先,利用共评论特征构建带权评论图,权重由一系列群组造假指标计算得到;然后,为边权重设置阈值筛选可疑子图;最后,从图的社区结构出发,利用社区发现算法生成最终的水军群组.在Yelp大型数据集上的实验结果表明,与K均值聚类算法(KMeans)、基于密度的噪声应用空间聚类算法(DBscan)以及层次聚类算法相比WGSA算法的准确度更高,同时对检测到水军群组的特征与差异作了分析,发现水军群组的活跃度不同,危害也不同.其中,高活跃度群组危害最大,应重点关注.

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