Распознать фальшивый отзыв? Легко, новый алгоритм делает это с 95%-ной эффективностью

в 13:34, , рубрики: ORFEL, отызвы, регулирование интернета, фальшивые отзывы, электронная коммерция, метки: , ,

Распознать фальшивый отзыв? Легко, новый алгоритм делает это с 95%-ной эффективностью - 1

Исследователи из Университета Сао Паоло создали алгоритм, который, по их словам, распознает купленные отзывы на различных сайтах (Amazon, Trip Advisor т.п.) с 95%-ной эффективностью. При этом отзывы могут быть как положительными, так и отрицательными, алгоритм распознает оба типа отзывов.

Система со сложным названием Online-Recommendation Fraud ExcLuder (ORFEL) решает достаточно важную для современности проблему, отделяя зерна от плевел. Миллионы пользователей оставляют сотни тысяч отзывов, и распознать фальшивый, купленный отзыв — непростая задача. Тем не менее, решить эту проблему нужно, поскольку задача многих фальшивых отзывов — порча репутации какой-либо компании. Эта проблема не новая — еще в 2011 году власти некоторых стран расследовали ситуацию с появлением огромного количества наемных комментаторов, оставляющих отзывы о продукте или услуге на Amazon/TripAdvisor и других сайтах.

Система идентификации фальшивых отзывов использует специальный алгоритм, отслеживающий координированные действия многих пользователей. Обычно наемные комментаторы начинают оставлять отзывы о товаре либо услуге (своей или чужой компании) в определенное время. Выделить определенный вектор действий «наемников» в этом случае довольно сложно, но можно. ORFEL использует вершинный алгоритм (vertex-centric algorithm) для выделения определенных паттернов поведения пользователей.

Распознать фальшивый отзыв? Легко, новый алгоритм делает это с 95%-ной эффективностью - 2
Чем больше пользователей задействовано, тем легче обнаружить «атаку отзывов»

При этом система позволяет обнаруживать как отзывы, направленные против какого-либо продукта или услуги, так и отзывы, которые используются для продвижения таких продуктов и услуг.

В тестовом режиме для проверки работы алгоритма исследователи взяли два набора данных, результаты обработки которых показаны выше, на графике. Система работает не только с Amazon и прочими подобными сайтами, но также обнаруживает и «атаки комментаторов» через социальные сети, Google+, Facebook и другие.

Стоит отметить, что многие компании сейчас проводят активную борьбу с «купленными комментаторами». К примеру, компания Amazon обнаружила более 1000 такого рода «обозревателей».

В июне правительство Великобритании также опубликовало отчет о работе наемных комментаторов, обещая ввести систему безлимитных штрафов или даже заключать в тюрьму представителей компаний, которые ведут нечестную борьбу, используя фальшивые обзоры о продуктах и услугах, своей или других компаний.

Автор: marks

Источник

Поделиться новостью

* - обязательные к заполнению поля