虚假商品评论识别的研究与进展
来源：计算机工程杂志2019年第10期北京时间：
作者：张璐
单位：南京财经大学 信息工程学院, 南京 210046
摘要：受经济利益驱使，大量恶意用户发布包含不实内容的虚假评论以影响用户的购买决策，从而提高自身商品的销售业绩并打压竞争对手，严重扰乱电子商务运营秩序。为此，介绍虚假评论识别的研究成果，包括虚假评论内容、发布者及虚假评论者群组的识别，对识别过程所使用的特征及检测方法进行对比分析，并给出虚假评论识别效果的评价方式和指标。在此基础上，对未来虚假评论识别研究工作进行探讨和展望。
关键词：虚假评论,恶意用户,群组检测,机器学习,评价指标
基金资助：国家重点研发计划（2018YFD0401404）；国家自然科学基金（71801123，91646204）。
