アマゾン製品の偽レビュー検出における機械学習アルゴリズムの小規模比較研究

最近、オンラインショッピングの人気が高まり、アマゾンのようなプラットフォームでの製品レビューの数が大幅に増加しています。しかし、この増加は、消費者を欺き、製品の評価を操作するために設計された偽レビューの数も増加させています。これらの偽レビューを検出し、フィルタリングすることは、オンラインレビューシステムの誠実性と信頼性を維持するために重要です。私たちは、感情分析、サポートベクターマシンアルゴリズム、およびロジスティック回帰アルゴリズムを使用してアマゾン上の偽レビューを特定するための方法論を提案しました。目的は、提案されたアプローチが実際のアマゾンレビューから不正なレビューを分離するうえでどれほど効果的であるかを示すことです。”},{