論文の概要: Amazon Fake Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09102v1
- Date: Fri, 18 Sep 2020 21:59:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-01 21:58:51.123305
- Title: Amazon Fake Reviews
- Title(参考訳): amazonの偽レビュー
- Authors: Seung Ah Choi
- Abstract要約: 私は、時間、単語の選択、投稿したユーザーといったメタデータとともにセマンティック分析を通じて、Amazonの偽レビューを検出することにしました。
最初に、レビューが本物でないことを示すいくつかのインスタンスを思いつき、アルゴリズムがどのようなものかを構築しました。
次に、統計的解析を用いてアルゴリズムをコーディングし、その精度を検証し、6つのコード品質に基づいて分析した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Often, there are suspicious Amazon reviews that seem to be excessively
positive or have been created through a repeating algorithm. I moved to detect
fake reviews on Amazon through semantic analysis in conjunction with meta data
such as time, word choice, and the user who posted. I first came up with
several instances that may indicate a review isn't genuine and constructed what
the algorithm would look like. Then I coded the algorithm and tested the
accuracy of it using statistical analysis and analyzed it based on the six
qualities of code.
- Abstract(参考訳): しばしば疑わしいAmazonのレビューは、過度に肯定的か、繰り返しアルゴリズムで作成されたものと思われる。
私は、時間、単語の選択、投稿したユーザーなどのメタデータとともにセマンティック分析を通じて、Amazonの偽レビューを検知しました。
最初に、レビューが本物でないことを示すいくつかのインスタンスを思いつき、アルゴリズムがどのようなものかを構築しました。
そして、統計的解析を用いてアルゴリズムをコーディングし、その精度を6つのコード品質に基づいて分析した。
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