计算机工程与科学

作者：张怡睿宸, 李云峰, 顾旭阳, 纪淑娟

单位：1.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;2.中国银保监会衡水监管分局，河北 衡水 053000）

关键词：共谋群组,虚假检测,频繁项挖掘,行为推理,结构推理,

基金：国家重点R&D计划（2018YFC0831002）;国家自然科学基金（71772107，61502281）;教育部人文社科基金（18YJAZH136）;山东省重点R&D计划（2018GGX101045）;山东省自然科学基金（ZR2018BF013,ZR2018BF014）;青岛市创新研究基金（18-2-2-41-jch）;青岛社会科学规划研究项目（QDSKL1801138）

在线评论对用户的购物决策有重要的影响作用，这导致一些不良商家雇佣大量水军有组织、有策略地给自己刷好评，以提高销量赚取更大利润，给竞争对手刷差评来抹黑对手，以降低其销量。为了检测这种有组织的水军群组，提出一种融合行为与结构特征推理的造假群组检测算法。该算法包含2部分：第1部分用频繁项挖掘方法产生候选群组，然后使用行为指标来计算群组中每个成员的协同造假可疑度，将该可疑度看作先验概率；第2部分先为每个群组建立加权评论者-商品二部图，然后使用循环信念传播算法推理后验概率，将推理后得到的后验概率值作为该成员的最终协同造假可疑度，最后使用熵值法来判定是否为共谋群组。在真实数据集上的实验结果表明，所提算法性能优于比较算法。

来源：2021年第5期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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