국내 쇼핑 사이트 적용을 위한 리뷰 스팸 탐지 방법의 성능 평가

리뷰 스팸은 온라인 쇼핑에서 사람들의 구매 결정에 큰 영향을 미치는 상품 후기를 악용하여 작성된 거짓된 후기를 말한다. 이는 상품 홍보를 위한 하이퍼 스팸과 경쟁 상품의 평판을 훼손하기 위한 디페이밍 스팸 두 가지 종류로 구분된다.

결론적으로, 네이버 쇼핑은 사용자 ID가 부분 공개되어 사용자 히스토리 확인이 어렵고, 중복 리뷰 등의 특성이 일반 사용자와 스패머 간에 유사하게 나타난다. 따라서, 한정적인 정보 속에서도 예측이 가능한 그래프 기반의 MRF 모델이 가장 적합하다.

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저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2016년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

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상품 또는 상점에 대해 거짓된 후기를 남기는 악의적인 사용자가 증가함에 따라 사용자에게 신뢰성 있는 정보를 제공하는 데 어려움을 겪고 있다. 국내 쇼핑 사이트에서도 리뷰 스팸은 흔히 접할 수 있으나, 기 ... 전체 초록 보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-569-001103649

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

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	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
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