DOI QR코드

DOI QR Code

국내 쇼핑 사이트 적용을 위한 리뷰 스팸 탐지 방법의 성능 평가

Performance Evaluation of Review Spam Detection for a Domestic Shopping Site Application

  • 박지현 (서울대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 김종권 (서울대학교 컴퓨터공학부)
  • 투고 : 2016.08.22
  • 심사 : 2016.12.23
  • 발행 : 2017.04.15

초록

상품 또는 상점에 대해 거짓된 후기를 남기는 악의적인 사용자가 증가함에 따라 사용자에게 신뢰성 있는 정보를 제공하는 데 어려움을 겪고 있다. 거짓된 후기는 리뷰 스팸이라고 불리는데, 제품을 홍보하거나, 평판을 훼손하기 위해 작성된다. 이는 제품의 판매량에 직접 영향을 미치기 때문에 이러한 리뷰 스팸을 탐지할 필요가 있다. 국내 쇼핑 사이트에서도 리뷰 스팸은 흔히 접할 수 있으나, 기존 연구에서 제안된 방법은 모두 외국 사이트에서만 평가되었다. 따라서, 본 논문에서는 리뷰 스팸을 탐지하는 기존 방법의 소개와 더불어 네이버 쇼핑의 리뷰 특성을 파악하고, 리뷰 스팸을 탐지하는 여러 가지 방법을 네이버 쇼핑에 적용하여 성능을 평가하였다.

As the number of customers who write fake reviews is increasing, online shopping sites have difficulty in providing reliable reviews. Fake reviews are called review spam, and they are written to promote or defame the product. They directly affect sales volume of the product; therefore, it is important to detect review spam. Review spam detection methods suggested in prior researches were only based on an international site even though review spam is a widespread problem in domestic shopping sites. In this paper, we have presented new review features of the domestic shopping site NAVER, and we have applied the formerly introduced method to this site for performing an evaluation.

키워드

과제정보

연구 과제 주관 기관 : 한국연구재단, 서울대학교

참고문헌

  1. N. Jindal and B. Liu, "Opinion spam and analysis," WSDM, pp. 219-230, 2008.
  2. S. Rayana and L. Akoglu, "Collective opinion spam detection: bridging review network and metadata," KDD, pp. 985-994, 2015.
  3. F. Li, M. Huang, Y. Yang, and X. Zhu, "Learning to identify review spam," IJCAI, pp. 2488-2493, 2011.
  4. L. Akoglu, R. Chandy, and C. Faloutsos, "Opinion fraud detection in online reviews by network effects," ICWSM, pp. 2-11, 2013.
  5. G. Wang, S. Xie, B. Liu, and P. S. Yu, "Review graph based online store review spammer detection," ICDM, pp. 1242-1247, 2011.
  6. G. Fei, A. Mukherjee, B. Liu, M. Hsu, M. Castellanos, R. Ghosh, "Exploiting burstiness in reviews for review spammer detection," ICWSM, pp. 175-184, 2013.