叶子成 王帮海

(广东工业大学计算机学院 广东 广州 510006)

0 引 言

国内外大量研究表明，阅读对某一事物的网络评论是当前人们获得信息的重要途径之一，评论很大程度会影响其对某一事物的看法。在电商平台中，不良商家为了获得更大的利益，会利用虚假评论对消费者的消费决策进行误导。在网络媒体中，个别媒体团队会利用虚假评论控制舆论、获取流量并从中受益。

随着网络社交平台的兴起，一种由关键意见领袖[1]进行宣传，运营团队同时对商品发表不真实评论的模式随之流行。关键意见领袖负责在单群组或多群组中进行有效的信息传播，推动粉丝在短时间内发布大量评论，使目标商品在短时间内获得许多真假混杂的评论，增大虚假评论群组的检测。虚假评论群组[2-3]指的是多个评论者通过组织协同地对同一个或同一组商品发表虚假评论。发布虚假评论的用户共同构成虚假评论群组，群组内的个体之间不一定有直接关联，但通过领导者的组织策划，虚假评论群组可以有规模地针对多种商品协同发布虚假评论。虚假评论群组的危害性远远大于虚假评论者个体的危害性，群组通过组织者的策划在一段时间内发表大量虚假评论，可以控制目标商品的评论风向，影响正常用户的消费决策。

现有的针对虚假评论群组检测的研究工作多采用频繁项挖掘或聚类算法获得候选群组，再通过具备领域知识的专家进行人工标注得到候选群组的类别或对群组的联系及内部特征进行分析。……