Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fake Reviews Detection through Ensemble Learning

論文の概要: Fake Reviews Detection through Ensemble Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07912v1
Date: Sun, 14 Jun 2020 14:24:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-21 13:30:36.685765
Title: Fake Reviews Detection through Ensemble Learning
Title（参考訳）: アンサンブル学習による偽レビュー検出
Authors: Luis Gutierrez-Espinoza and Faranak Abri and Akbar Siami Namin and Keith S. Jones and David R. W. Sears
Abstract要約: いくつかの機械学習ベースのアプローチは、偽レビューや偽レビューを自動的に検出する。本稿では,アンサンブル学習に基づくオンライン情報識別手法の性能評価を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.609940380983903
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Customers represent their satisfactions of consuming products by sharing their experiences through the utilization of online reviews. Several machine learning-based approaches can automatically detect deceptive and fake reviews. Recently, there have been studies reporting the performance of ensemble learning-based approaches in comparison to conventional machine learning techniques. Motivated by the recent trends in ensemble learning, this paper evaluates the performance of ensemble learning-based approaches to identify bogus online information. The application of a number of ensemble learning-based approaches to a collection of fake restaurant reviews that we developed show that these ensemble learning-based approaches detect deceptive information better than conventional machine learning algorithms.
Abstract（参考訳）: 顧客は、オンラインレビューを利用して経験を共有することで、製品を消費する満足度を表す。いくつかの機械学習ベースのアプローチは、偽レビューや偽レビューを自動的に検出する。近年,従来の機械学習手法と比較して,アンサンブル学習に基づく手法の性能が報告されている。本稿では,近年のアンサンブル学習の動向に動機づけられ,オンライン情報同定のためのアンサンブル学習に基づく手法の性能評価を行った。これらのアンサンブル学習に基づくアプローチは,従来の機械学習アルゴリズムよりも知覚情報をよりよく検出できることが,私たちが開発した偽レストランレビューの収集に,アンサンブル学習に基づくアプローチを応用した。

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