論文の概要: Spam Review Detection Using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01675v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 09:41:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 11:56:19.095396
• Title: Spam Review Detection Using Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いたスパムレビュー検出
• Authors: G. M. Shahariar, Swapnil Biswas, Faiza Omar, Faisal Muhammad Shah, Samiha Binte Hassan
• Abstract要約: 多くのオンラインサイトでは、レビューを投稿するオプションがあり、従って偽の有料レビューや非合法レビューのスコープを作成することができる。 これらの批判されたレビューは、一般大衆を誤解させ、レビューを信じるかどうかを混乱させる可能性がある。 スパムレビュー検出の問題を解決するために、著名な機械学習技術が導入されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A robust and reliable system of detecting spam reviews is a crying need in todays world in order to purchase products without being cheated from online sites. In many online sites, there are options for posting reviews, and thus creating scopes for fake paid reviews or untruthful reviews. These concocted reviews can mislead the general public and put them in a perplexity whether to believe the review or not. Prominent machine learning techniques have been introduced to solve the problem of spam review detection. The majority of current research has concentrated on supervised learning methods, which require labeled data - an inadequacy when it comes to online review. Our focus in this article is to detect any deceptive text reviews. In order to achieve that we have worked with both labeled and unlabeled data and proposed deep learning methods for spam review detection which includes Multi-Layer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Network (CNN) and a variant of Recurrent Neural Network (RNN) that is Long Short-Term Memory (LSTM). We have also applied some traditional machine learning classifiers such as Nave Bayes (NB), K Nearest Neighbor (KNN) and Support Vector Machine (SVM) to detect spam reviews and finally, we have shown the performance comparison for both traditional and deep learning classifiers.
• Abstract（参考訳）: スパムレビューを検出する堅牢で信頼性の高いシステムは、オンラインサイトから騙されることなく商品を購入するために、今日の世界では泣き叫ぶ必要性がある。 多くのオンラインサイトでは、レビューを投稿し、偽の有料レビューや非合法レビューのスコープを作成するオプションがある。 これらの簡潔なレビューは、一般大衆を誤解させ、レビューを信じるかどうかを混乱させる可能性がある。 スパムレビュー検出の問題を解決するために、著名な機械学習技術が導入された。 現在の研究の大部分は、オンラインレビューでは不十分なラベル付きデータを必要とする教師付き学習方法に集中している。 この記事の焦点は、偽のテキストレビューを検出することです。 そこで我々は,ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を用いて,MLP(Multi-Layer Perceptron),畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network),Long Short-Term Memory(LSTM)であるRecurrent Neural Network(RNN)の変種を含む,スパムレビュー検出のためのディープラーニング手法を提案する。 また,Nav Bayes(NB),K Nearest Neighbor(KNN),Support Vector Machine(SVM)などの従来の機械学習分類器をスパムレビューの検出に適用し,従来型およびディープラーニング分類器の性能比較を行った。

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