考虑时间特征的电子商务水军群组发现算法

E-commerce spammer groups discovery algorithm considering time characteristics
张文鹏
纪淑娟
李金鹏
张琪
山东科技大学 山东省智慧矿山信息技术重点实验室, 山东 青岛 266590

摘要

针对在电子商务平台上普遍存在的网络水军,提出了一个综合考虑网络结构与时间特征的算法来检测评论网络中的水军群组。该算法由四步组成:a)基于评论网络结构特征的分析挖掘出易受水军攻击的目标产品;b)受“共爆发现象”的启发,提出了一个目标产品被水军群组攻击的可疑时期挖掘算法;c)基于目标产品可疑时期内的数据,构造目标产品—评论者的诱导子图,并在该子图上应用层次凝聚聚类算法生成候选水军群组;d)为了过滤掉在可疑时期内购物并评论的正常用户,提出了一个水军群组净化方法,然后基于评论者的行为特征对净化后的群组进行分类。基于真实数据集的实验结果表明,该算法可以准确、高效地检测活跃在电子商务网站上的网络水军群组。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(71772107,62072288)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.12.0544
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2321-2327
文章编号: 1001-3695(2021)08-013-2321-07

发布历史

[2021-08-05] 印刷出版

引用本文

张文鹏, 纪淑娟, 李金鹏, 等. 考虑时间特征的电子商务水军群组发现算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (8): 2321-2327. (Zhang Wenpeng, Ji Shujuan, Li Jinpeng, et al. E-commerce spammer groups discovery algorithm considering time characteristics [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (8): 2321-2327. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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