[发明专利]一种基于电商评论识别恶意用户的方法有效
| 申请号： | 202010063701.5 | 申请日： | 2020-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN111242647B | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 孙宏亮;付泉赟;卜湛;曹杰 | 申请（专利权）人： | 南京财经大学 |
| 主分类号： | G06Q30/00 | 分类号： | G06Q30/00 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 葛潇敏 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于电商评论识别恶意用户的方法，步骤是：步骤1，构建三元组用于存储评分数据；步骤2，初始化所有用户的信誉；步骤3，计算各商品在各个评分下的带权群组大小；步骤4，计算不同商品中各群组的占比矩阵；步骤5，将占比矩阵映射到行和列分别对应用户和商品的矩阵中；步骤6，计算各用户所在群组占比的平均值和标准差，并计算用户评分的标准差；步骤7，根据步骤6得到的数据计算用户信誉；步骤8，基于步骤7得到的用户信誉，重复步骤3‑7，然后计算两次用户信誉的差值，若大于阈值则继续迭代，直至小于或等于阈值；步骤9，将信誉最低的L个用户当作恶意用户。此种方法可提高筛选恶意用户的精确度，增大识别过程计算的稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 评论 识别 恶意 用户 方法 | ||
【主权项】：
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