【摘 要】
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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
【机 构】
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山东省智慧矿山信息技术重点实验室（山东科技大学）,秦皇岛市公安局技术侦察支队,山东科技大学网络信息中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71772107,61502281)~~
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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
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