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Detecting incentivized review groups with co-review graph

High-confidence computing 2021年第1期1卷 35-44页

作者： Yubao Zhang Shuai Hao Haining Wang Department of Electrical and computer Engineering University of DelawareNewarkDE 19716USA Department of computer Science Old Dominion UniversityNorfolkVA 23529USA Bradley Department of Electrical and computer Engineering Virginia TechArlingtonVA 22203 USA

Online reviews play a crucial role in the ecosystem of nowadays business(especially e-commerce platforms),and have become the primary source of consumer *** manipulate consumers’opinions,some sellers of e-commerce platforms outsource opinion spamming with incentives(e.g.,free products)in exchange for incen-tivized *** incentives,by nature,are likely to drive more biased reviews or even fake *** e-commerce platforms such as Amazon have taken initiatives to squash the incentivized review practice,sellers turn to various social networking platforms(e.g.,Facebook)to outsource the incentivized *** aggre-gation of sellers who request incentivized reviews and reviewers who seek incentives forms incentivized review *** this paper,we focus on the incentivized review groups in e-commerce *** perform the data collections from various social networking platforms,including Facebook,WeChat,and Douban.A measurement study of incentivized review groups is conducted with regards to group members,group activities,and *** identify the incentivized review groups,we propose a new detection approach based on co-review ***,we employ the community detection method to find the suspicious communities from co-review *** also build a“gold standard”dataset from the data we collected,which contains the information of reviewers who belong to incentivized review *** utilize the“gold standard”dataset to evaluate the effectiveness of our detection approach.

关键词： Incentivized review groups co-review graph community detection

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