- PVSM.RU - http://www.pvsm.ru -

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

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

Исследователи из Университета Сао Паоло создали алгоритм [1], 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 [2] 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 [3] такого рода «обозревателей».

В июне правительство Великобритании также опубликовало отчет о работе наемных комментаторов, обещая ввести систему безлимитных штрафов или даже заключать в тюрьму [4] представителей компаний, которые ведут нечестную борьбу, используя фальшивые обзоры о продуктах и услугах, своей или других компаний.

Автор: marks

Источник [5]


Сайт-источник PVSM.RU: http://www.pvsm.ru

Путь до страницы источника: http://www.pvsm.ru/e-lektronnaya-kommertsiya/103473

Ссылки в тексте:

[1] создали алгоритм: https://thestack.com/security/2015/11/10/gabriel-gimenes-orfel-fake-reviews/

[2] расследовали ситуацию: http://www.dailymail.co.uk/news/article-1393412/Amazon-TripAdvisor-centre-scandal-companies-post-fake-reviews.html

[3] обнаружила более 1000: http://www.theguardian.com/technology/2015/oct/18/amazon-sues-1000-fake-reviewers

[4] безлимитных штрафов или даже заключать в тюрьму: https://thestack.com/world/2015/06/22/uk-government-authority-warns-companies-about-fake-online-product-reviews/

[5] Источник: http://geektimes.ru/post/265726/