虚假评价检测（Spam Detection）最新工作综述

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原创 最新推荐文章于 2026-08-14 15:48:39 发布 4.6k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
机器学习经典算法详解及Python实现---朴素贝叶斯分类及其在文本分类、垃圾邮件检测中的应用 朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率（即该对象属于某一类的概率），然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的，因此特别适于分布式计算。本文详述了朴素贝叶斯分类的统计学原理，并在文本分类中 阅读详情

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原文链接：虚假评价检测研究最新工作综述

本公众号在之前的推送中陆续介绍了一些在虚假评价检测研究中的最新工作，主要集中在新问题（冷启动，众包），新模型（relation embedding， node embedding）和算法优化（Fast Belief Propagation）。结合之前的研究工作，我将这三篇文章写成综述，在分析的同时也提出了一些未来的研究方向。

 

三篇文章分别为

[利用有向图模型检测社交网络上的欺诈账户] 

Wang, Binghui, Neil Zhenqiang Gong, and Hao Fu. "GANG: Detecting fraudulent users in online social networks via guilt-by-association on directed graphs." ICDM 2017

[用深度学习解决虚假评价检测中的冷启动问题] 

Wang, Xuepeng, Kang Liu, and Jun Zhao. "Handling cold-start problem in review spam detection by jointly embedding texts and behaviors." ACL 2017.

[一种基于邻居信息的水军发现算法] 

Kaghazgaran, Parisa, James Caverlee, and Anna Squicciarini. "Combating crowdsourced review manipulators: A neighborhood-based approach." WSDM 2018.

 

我的综述

《A Review of Recent Advance in Online Spam Detection》

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Collective Opinion Spam Detection: Bridging Review Networks and Metadata（2015KDD） 论文Collective Opinion Spam Detection: Bridging Review Networks and Metadata（2015KDD） 目标：检测水军和虚假评论 contributions: 提出SPEAGLE框架来做opinion spam，这个框架结合了relational data和元数据(metadata)，即结合了图、行为和文本 论文中图由user-review-product图构成，三种类型的结点都有标签，user：水军与否，review：虚假与否，produc 阅读详情

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