인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
전자상거래 플랫폼에서 소비자 생성 콘텐츠가 급증함에 따라 온라인 리뷰의 진위성을 검증하기 위한 신뢰성 있는 메커니즘의 필요성이 점차 증가하고 있다. 기존의 가짜 리뷰 탐지 연구는 주로 단일 임베딩 구조에 기반한 접근법을 활용해 왔으나, 이러한 방식은 가짜 리뷰에 내재된 복잡한 언어적 패턴을 충분히 포착하는 데 한계가 있다. 본 연구에서는 특성 추출 및 분류 성능 향상을 목표로 BERT와 RoBERTa에서 생성된 다양한 의미 표현을 통합하는 다중 임베딩 기반 가짜 리뷰 탐지 프레임워크인 MEFRD를 제안한다. 제안된 프레임워크는 실제 리뷰와 가짜 리뷰를 모두 포함하는 Yelp.com의 레스토랑 리뷰 데이터를 활용하여 실증적으로 평가하였다. 실험 결과, MEFRD는 기존의 전통적 머신러닝 모델과 딥러닝 기반 모델들에 비해 전반적으로 우수한 성능을 보였다. 또한 융합 전략에 대한 비교 분석을 통해 연결 기반 통합 방식이 가산 및 곱셈 기반 방법보다 의미 정보 보존 측면에서 더 효과적임을 확인하였다. 이러한 결과는 가짜 리뷰 탐지에서 다중 임베딩 구조의 효과성을 검증하며 전자상거래 환경에서 신뢰 가능한 리뷰 검증 시스템 개발을 위한 실질적인 시사점을 제공한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-095580255
