論文の概要: Finding fake reviews in e-commerce platforms by using hybrid algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06339v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 14:25:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 14:30:51.117397
• Title: Finding fake reviews in e-commerce platforms by using hybrid algorithms
• Title（参考訳）: ハイブリッドアルゴリズムによるeコマースプラットフォームにおける偽レビューの発見
• Authors: Mathivanan Periasamy, Rohith Mahadevan, Bagiya Lakshmi S, Raja CSP Raman, Hasan Kumar S, Jasper Jessiman,
• Abstract要約: そこで我々は, 感情分析のための革新的なアンサンブルアプローチを提案し, 偽レビューの発見を行う。 私たちのアンサンブルアーキテクチャは、さまざまなモデルを戦略的に組み合わせて、固有の弱点を緩和しながら、その強みを活かします。 本研究は, 偽レビュー発見の最先端化において, アンサンブル技術の可能性を明らかにするものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sentiment analysis, a vital component in natural language processing, plays a crucial role in understanding the underlying emotions and opinions expressed in textual data. In this paper, we propose an innovative ensemble approach for sentiment analysis for finding fake reviews that amalgamate the predictive capabilities of Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), and Decision Tree classifiers. Our ensemble architecture strategically combines these diverse models to capitalize on their strengths while mitigating inherent weaknesses, thereby achieving superior accuracy and robustness in fake review prediction. By combining all the models of our classifiers, the predictive performance is boosted and it also fosters adaptability to varied linguistic patterns and nuances present in real-world datasets. The metrics accounted for on fake reviews demonstrate the efficacy and competitiveness of the proposed ensemble method against traditional single-model approaches. Our findings underscore the potential of ensemble techniques in advancing the state-of-the-art in finding fake reviews using hybrid algorithms, with implications for various applications in different social media and e-platforms to find the best reviews and neglect the fake ones, eliminating puffery and bluffs.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理において重要な要素である感性分析は、テキストデータに表される感情や意見を理解する上で重要な役割を担っている。 本稿では,支援ベクトルマシン(SVM),K-Nearest Neighbors(KNN),決定木分類器(Decision Tree Classifiers)の予測能力に適合する偽レビューを見つけるための,感情分析のための革新的なアンサンブルアプローチを提案する。 我々のアンサンブルアーキテクチャは、これらの多様なモデルを戦略的に組み合わせて、固有の弱点を軽減しつつ、その強みを生かし、偽レビュー予測においてより優れた精度と堅牢性を達成する。 分類器のすべてのモデルを組み合わせることにより、予測性能が向上し、実世界のデータセットに存在するさまざまな言語パターンやニュアンスへの適応性も向上する。 偽レビューで説明された指標は、従来の単一モデルアプローチに対して提案されたアンサンブル手法の有効性と競争力を示すものである。 我々の研究は、さまざまなソーシャルメディアやeプラットフォームにおける様々なアプリケーションにおいて、最良のレビューを見つけ、フェイクレビューを無視し、パフやブラフをなくすために、ハイブリッドアルゴリズムを用いたフェイクレビューの最先端化におけるアンサンブル技術の可能性を強調した。

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