부호화된 이분 네트워크 기반 온라인 허위 평가자 탐지 (Online Fake Reviewer Detection Based on Signed Bipartite Network)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 20권 / 6호 / 1225 ~ 1233페이지
· 저자명 : 박수희, 노은하

초록

온라인 평가 플랫폼은 사용자에게 유용한 제품 정보를 제공하므로 온라인 평판은 소비자 의사결정에 매우 중요한 요소이다. 이러한 평가 시스템의 영향력이 증가됨에 따라 허위 리뷰에 대한 탐색이 중요한 이슈로 다루어져 왔다. 이를 위한 여러 기법들이 다양하게 연구되어 왔으며 텍스트 기반, 행위 기반에 이어 망 기반 기법의 유용성이 발견되었다. 본 연구는 망 기반 기법을 이용한다. 평가자 평가 스토어의 관계를 부호화된 이분 네트워크로 표현하여 이를 기반으로 평가자와 평가 그리고 평가되는 대상의 관계를 표현하고 다양한 계산을 통해 평가자간 지표들을 도출하여 분석함으로써 허위 평가자를 탐색하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 실세계의 행태를 반영한 시뮬레이션을 통해 스토어, 평가자, 평가의 관계를 분석하여 모델의 효과성을 검증하였다.

영어초록

Online reputation is a very important factor in consumer decision making because the online evaluation platform provides useful product information to users. As the influence of these evaluation systems increases, searching for fake reviews has been dealt with as an important issue. Various techniques have been studied for this purpose, and text-based, behavior-based, and network-based techniques have been found useful. This study uses a network-based technique. Reviewer-Review-Store relationship is expressed by the signed bipartite network. A method of searching the fake reviewers is proposed by deriving and analyzing the indicators among the reviewers through various calculations. In this study, the effectiveness of the model is verified by analyzing the relationship between store, reviewer, and review through simulations reflecting real world behavior.

참고자료

· 없음