考虑时间特征的电子商务水军群组发现算法

来源：计算机应用研究杂志2021年第8期北京时间：

作者：张文鹏,纪淑娟,李金鹏,张琪,

单位：山东科技大学山东省智慧矿山信息技术重点实验室,山东青岛266590；

摘要：针对在电子商务平台上普遍存在的网络水军，提出了一个综合考虑网络结构与时间特征的算法来检测评论网络中的水军群组。该算法由四步组成：a）基于评论网络结构特征的分析挖掘出易受水军攻击的目标产品；b）受“共爆发现象”的启发，提出了一个目标产品被水军群组攻击的可疑时期挖掘算法；c）基于目标产品可疑时期内的数据，构造目标产品—评论者的诱导子图，并在该子图上应用层次凝聚聚类算法生成候选水军群组；d）为了过滤掉在可疑时期内购物并评论的正常用户，提出了一个水军群组净化方法，然后基于评论者的行为特征对净化后的群组进行分类。基于真实数据集的实验结果表明，该算法可以准确、高效地检测活跃在电子商务网站上的网络水军群组。

关键词：电子商务,水军群组,可疑时期,层次聚类,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(71772107,62072288)；；