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集成层级图注意力网络检测非均衡虚假评论
作者：赵敏张月琴窦英通张泽华
发表期刊：计算机科学与探索 2023年2期
关键词：虚假评论检测层次图注意力网络网络表征学习集成学习非均衡数据分类
摘要：作为机器学习当前一大热点,图神经网络(GNN)模型近年来已逐渐开始结合用户评论应用于欺诈检测领域.但现实中汇总的用户评论涉及多个不同领域,可用信息复杂多样,海量的用户生成内容中欺诈信息通常也只占少数,基于GNN的相关检测方法对虚假评论的识别效果不甚理想.针对这种特征异构和数据分布不均衡的问题,将评论系统进行异构网络建模,提出一种新的集成层次图注意力网络(En-HGAN)识别方法.通过融合层次注意力结构,更加充分地利用异构网络中丰富的用…查看全部>>
基于多层注意力机制深度学习模型的虚假评论检测北大核心CSTPCD
作者：曾致远卢晓勇徐盛剑陈木生
发表期刊：计算机应用与软件 2020年5期
关键词：虚假评论检测注意力机制长短期记忆网络表示学习
摘要：针对现有的虚假评论检测方法忽略了虚假评论文本的情感特征这一问题,提出一种基于注意力机制的多层编码器模型(ABME).基于评论首尾部分表达情感更加强烈等特点,将评论拆分为首、中、尾三部分,提高首尾部分的权重;使用双向LSTM模型编码,得到三个局部表示,使用自注意力机制和注意力机制将三个局部表示编码成一个全局特征表示;通过Softmax分类器得到分类结果.实验结果表明,与目前的最好方法相比较,该模型的平均准确率提高了3.3％,平均精度提高了1.21％.
融合情感极性与信任函数的虚假评论检测方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：杨丰瑞吴晓浩万程峰
发表期刊：计算机工程与科学 2019年9期
关键词：虚假评论情感极性信任函数虚假评论检测
摘要：在线评论是用户判断商品质量的一个依据.虚假评论严重影响了消费者的购买行为,现有的虚假评论检测方法从文本出发,忽略了评分的虚假性,评分通常是不精确和不确定的,对虚假评论检测效果不佳.提出融合情感极性与信任函数的虚假评论检测方法(EP-BFRD),利用信任函数处理给定评论者评分中的不确定性和不准确性,考虑与其他评分者提供的评分的相似性,以检测误导性,并判断评论文本情感极性与评分一致性.综合考虑信任函数处理的结果以及评分与文本情感一致性的结…查看全部>>
基于注意力卷积神经网络的中文虚假评论检测CSTPCD
作者：吴正清曹晖刘宝锴
发表期刊：广西师范大学学报（自然科学版） 2023年5期
关键词：虚假评论检测注意力机制卷积神经网络预训练词向量
摘要：针对现有的虚假评论检测方法未充分利用虚假评论文本特征这一问题,本文提出一种基于多层注意力机制的卷积神经网络模型.首先,使用多种预训练词向量初始化词嵌入层,并进行复值位置编码;然后,将经过多种卷积核卷积得到的多种特征映射依次通过嵌入用户特征的通道级和卷积核级的注意力层,根据特征重要程度分配不同权重;最后,将拟合的评论文本特征表示进行Softmax分类.实验结果表明,与诸多主流优秀神经网络模型相比,本文模型准确率和F,值分别提高4.74和3.86个百分点.