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[人工智能]Review Spammer Detection实验

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改进desity计算

SpecGreedy: Uni?ed Dense Subgraph Detection
缺点:these algorithms still incur a prohibitive computational cost for the massive
graphs that arise in modern data science applications, without considering the
properties of real-world data.
在这里插入图片描述
G = (V, E) with |V | = n. Let S ? V and E(S) be the edges of subgraph G(S) induced by the subset S, i.e. E(S) = { e i j e_{ij} eij? : v i , v j v_i , v_j vi?,vj? ∈S ∧ e i j e_{ij} eij? ∈ E}. Let A = ( a i j a_{ij} aij?) ∈ R, n×n be the adjacency matrix of G and a i j a_{ij} aij? ≥ 0.
G’: 同一组节点构造的差异较大的图。EG动态图在两个不同时刻的snapshot

  • Generalized Densest Subgraph Problem
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
  • remark: 可疑最密集群体检测问题的处理

新用户的cold start

Generating Behavior Features for Cold-Start Spam Review Detection

  • Real Behavior Features (RBFs)

    • activity window (AW)
    • maximum number of reviews
    • percentage of positive reviews (PR)
    • review count (RC)
    • reviewer deviation (RD)
    • maximum content similarity (MCS)
  • Easily Accessible Features (EAFs)

    • text features (TF)
    • rating features (RF)
    • attribute features (AF).

Generator: The 1st three layers are used to do normalization and get EAFs. We then use three non-linear hidden layers to transform EAFs into SBFs.
Discriminator:judge the (EAF+, RBF) pairs from the realistic training data as real and the (EAF+, SBF) pairs from the generator as fake.

embedding

马尔科夫

ColluEagle: Collusive review spammer detection using Markov random fields

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加:2021-07-25 11:39:27  更:2021-07-25 11:40:10 
 
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