Un approccio parametrizzato per affrontare gli spammer di recensioni
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Oggi i siti web di e-commerce offrono agli utenti un gran numero di piattaforme in cui possono esprimere i loro punti di vista, le loro opinioni e pubblicare le loro recensioni sui prodotti sul web. Questi contenuti forniti dagli utenti sono a disposizione degli altri clienti e dei produttori come preziosa fonte di informazioni. Sebbene queste recensioni siano un'importante fonte di informazioni, il controllo di qualità su questi dati generati dagli utenti non è garantito. Poiché la popolarità dei siti di e-commerce sta aumentando a dismisura, la qualità delle recensioni peggiora di giorn...
Oggi i siti web di e-commerce offrono agli utenti un gran numero di piattaforme in cui possono esprimere i loro punti di vista, le loro opinioni e pubblicare le loro recensioni sui prodotti sul web. Questi contenuti forniti dagli utenti sono a disposizione degli altri clienti e dei produttori come preziosa fonte di informazioni. Sebbene queste recensioni siano un'importante fonte di informazioni, il controllo di qualità su questi dati generati dagli utenti non è garantito. Poiché la popolarità dei siti di e-commerce sta aumentando a dismisura, la qualità delle recensioni peggiora di giorno in giorno, influenzando così le decisioni di acquisto dei clienti. Gli spammer possono pubblicare commenti positivi per promuovere un prodotto/marchio o commenti negativi con l'intenzione di sminuire un prodotto/marchio. Sfortunatamente, molte organizzazioni guadagnano denaro con queste attività. Gli spammer sono anche pesantemente pagati da queste organizzazioni per scrivere false recensioni dei prodotti target sul web. In questo lavoro, adottiamo un approccio diverso per individuare recensioni sospette, recensori sospetti e gruppi di recensori sospetti, considerando le statistiche geografiche e i parametri di rete.
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