.342. 智能系统学报 第11卷 的检测，该方法取得了不错的效果。但该模型还有 [10]GAO Jian,DONG Yuwei,SHANG Mingsheng,et al. 待改进，首先，文本的极性判别方式过于粗糙，只是 Group-based ranking method for online rating systems with 考虑了文本中的否定词和关联词，没有特别注重分 spamming attacks[J].EPL (europhysics letters),2015, 110(2):28003. 析程度副词，只分析了文本的极性，却没有定量分析 [11]唐波，陈光，王星雅，等.微博新词发现及情感倾向性 其情感强度；其次，模型中没有动态地考虑评论情 判断分析[J].山东大学学报：理学版，2015,50(1)： 况，研究表明，不诚实的商家往往在开办网店的初期 20-25. 雇佣虚假评论人员通过刷单的方式提高自己的信 TANG Bo,CHEN Guang,WANG Xingya,et al.Analysis 誉，所以虚假评论往往发生在电商经营的初期。最 on new word detection and sentiment orientation in Micro- 后，可能评论文本中还隐藏着许多其他的因素可以 blog[J].Journal of Shandong university:nature science, 2015,50(1):20-25. 提高检测的精度，下一步的工作将主要集中在这3 [12]何凤英.基于语义理解的中文博文倾向性分析[J].计 个方面。 算机应用，2011,31(8)：2130-2133,2137. 参考文献： HE Fengying.Orientation analysis for Chinese blog text based on semantic comprehension[J].Journal of computer [1]KOLCZ A,ALSPECTOR J.SVM-based filtering of E-mail application,2011,31(8):2130-2133,2137. spam with content specific misclassification costs[C]//Pro- [13]邸鹏，李爱萍，段利国.基于转折句式的文本情感倾向 ceedings of ICDM-2001 Workshop on Text Mining.Dallas, 性分析[J].计算机工程与设计，2014,35(12)：4289- USA,2001:324-332. 4295. [2]BECCHETTI L,CASTILLO C,DONATO D,et al.Link- DI Peng,LI Aiping,DUAN Liguo.Text sentiment polarity based characterization and detection of web spam[C]//Ad- analysis based on transition sentence[J].Computer engi- versarial Information Retrieval on the Web.Washington, neering and design,2014,35(12):4289-4295. USA,2006:1012-1021. [14]FENG Song,BANERJEE R,CHOI Y.Syntactic stylometry [3]JINDAL N,LIU Bing.Review spam detection [C]//Pro- for deception detection[C]//Proceedings of the 50th An- ceedings of the 16th International Conference on World nual Meeting of the Association for Computational Linguis- Wide Web.Alberta,Canada,2007:1189-1190. tics:Short Papers-Volume 2.Jeju,Korea,2012:171-175. [4]JINDAL N,LIU Bing,et al.Opinion spam and analysis [15]LI Jiwei,CARDIE C,LI Sujian.TopicSpam:a topic-mod- [C]//Proceedings of the 2008 International Conference on el-based approach for spam detection[C]//Proceedings of Web Search and Data Mining.California,USA,2008:219. the 51st Annual Meeting of the Association for Computa- 230. tional Linguistics.Sofi,Bulgaria,2013:217-221. [5]WU Fang,HUBERMAN B A.Opinion information under [16]JINDAL N,LIU Bing,LIM E P.Finding unusual review costly express[J].ACM transactions on intelligence systems patterns using unexpected rules[C]//Proceedings of the and technology,2010,1(1):5. 19th ACM International Conference on Information and [6]谭文堂，朱洪，葛斌，等.垃圾评论自动过滤方法[J] Knowledge Management.Ontario,Canada,2010:1549- 国防科技大学学报，2012,34(5)：153-157,168. 1552. TAN Wentang,ZHU Hong,GE Bin,et al.Method of re- [17]JO Y,OH A H.Aspect and sentiment unification model for view spam detectionJ.Journal of national university of de- online review analysis [C]//Proceedings of the 4th ACM fense technology,2012,34(5):153-157,168. International Conference on Web Search and Data Mining. [7]OTT M.CHOI Y,CARIDIE C,et al.Finding deceptive o- New York,USA,2011:815-824. pinion spam by any stretch of the imagination C//Pro- 作者简介： ceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for 赵军，男，1989年生，硕士研究生， Computational Linguistics:human language technologies. 主要研究方向为大数据、数据挖掘、机 Portland,USA,2011,1:309-319. 器学习。 [8]任亚峰，尹兰，姬东鸿.基于语言结构和情感极性的虚 假评论识别J].计算机科学与探索，2014,8(3)：313- 320. REN Yafeng,YIN Lan,JI Donghong.Deceptive reviews de- tection based on language structure and sentiment polarity J.Journal of frontiers of computer science and technolo- 王红，女，1966年生，教授，博士生 ,2014,8(3):313-320. 导师，主要研究方向为大数据、复杂网 [9]WANG Guan,XIE Sihong,LIU Bing,et al.Identify online 络数据挖掘。主持国家自然基金项目 store review spammers via social review graph[J].ACM Trans- 1项，参与国家自然基金项目3项，主持 actions on intelligent systems and technology,2012,3(4):61. 省级基金项目6项，发表学术论文 43篇。的检测，该方法取得了不错的效果。 但该模型还有 待改进，首先，文本的极性判别方式过于粗糙，只是 考虑了文本中的否定词和关联词，没有特别注重分 析程度副词，只分析了文本的极性，却没有定量分析 其情感强度；其次，模型中没有动态地考虑评论情 况，研究表明，不诚实的商家往往在开办网店的初期 雇佣虚假评论人员通过刷单的方式提高自己的信 誉，所以虚假评论往往发生在电商经营的初期。 最 后，可能评论文本中还隐藏着许多其他的因素可以 提高检测的精度，下一步的工作将主要集中在这 ３ 个方面。 参考文献： ［１］ ＫＯＬＣＺ Ａ， ＡＬＳＰＥＣＴＯＲ Ｊ． ＳＶＭ⁃ｂａｓｅｄ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｏｆ Ｅ⁃ｍａｉｌ ｓｐａｍ ｗｉｔｈ ｃｏｎｔｅｎｔ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｍｉｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｃｏｓｔｓ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏ⁃ ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＣＤＭ⁃２００１ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ｔｅｘｔ Ｍｉｎｉｎｇ． Ｄａｌｌａｓ， ＵＳＡ， ２００１： ３２４⁃３３２． ［２］ ＢＥＣＣＨＥＴＴＩ Ｌ， ＣＡＳＴＩＬＬＯ Ｃ， ＤＯＮＡＴＯ Ｄ， ｅｔ ａｌ． Ｌｉｎｋ⁃ ｂａｓｅｄ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｗｅｂ ｓｐａｍ［Ｃ］ ／ ／ Ａｄ⁃ ｖｅｒｓａｒｉａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｏｎ ｔｈｅ Ｗｅｂ． Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ， ＵＳＡ， ２００６： １０１２⁃１０２１． ［３］ ＪＩＮＤＡＬ Ｎ， ＬＩＵ Ｂｉｎｇ． Ｒｅｖｉｅｗ ｓｐａｍ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏ⁃ ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １６ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ． Ａｌｂｅｒｔａ， Ｃａｎａｄａ， ２００７： １１８９⁃１１９０． ［４］ ＪＩＮＤＡＬ Ｎ， ＬＩＵ Ｂｉｎｇ， ｅｔ ａｌ． Ｏｐｉｎｉｏｎ ｓｐａｍ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２００８ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ． Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ， ＵＳＡ， ２００８： ２１９⁃ ２３０． ［５］ ＷＵ Ｆａｎｇ， ＨＵＢＥＲＭＡＮ Ｂ Ａ． Ｏｐｉｎｉｏｎ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｕｎｄｅｒ ｃｏｓｔｌｙ ｅｘｐｒｅｓｓ［Ｊ］． ＡＣＭ ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２０１０， １（１）： ５． ［６］谭文堂， 朱洪， 葛斌， 等． 垃圾评论自动过滤方法［ Ｊ］． 国防科技大学学报， ２０１２， ３４（５）： １５３⁃１５７， １６８． ＴＡＮ Ｗｅｎｔａｎｇ， ＺＨＵ Ｈｏｎｇ， ＧＥ Ｂｉｎ， ｅｔ ａｌ． Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｒｅ⁃ ｖｉｅｗ ｓｐａｍ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｎａｔｉｏｎａｌ ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ｄｅ⁃ ｆｅｎｓｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２０１２， ３４（５）： １５３⁃１５７， １６８． ［７］ＯＴＴ Ｍ， ＣＨＯＩ Ｙ， ＣＡＲＩＤＩＥ Ｃ， ｅｔ ａｌ． Ｆｉｎｄｉｎｇ ｄｅｃｅｐｔｉｖｅ ｏ⁃ ｐｉｎｉｏｎ ｓｐａｍ ｂｙ ａｎｙ ｓｔｒｅｔｃｈ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍａｇｉｎａｔｉｏｎ ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏ⁃ ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ４９ｔｈ Ａｎｎｕａｌ Ｍｅｅｔｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ： ｈｕｍａｎ ｌａｎｇｕａｇｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ． Ｐｏｒｔｌａｎｄ， ＵＳＡ， ２０１１， １： ３０９⁃３１９． ［８］任亚峰， 尹兰， 姬东鸿． 基于语言结构和情感极性的虚 假评论识别［Ｊ］． 计算机科学与探索， ２０１４， ８（３）： ３１３⁃ ３２０． ＲＥＮ Ｙａｆｅｎｇ， ＹＩＮ Ｌａｎ， ＪＩ Ｄｏｎｇｈｏｎｇ． Ｄｅｃｅｐｔｉｖｅ ｒｅｖｉｅｗｓ ｄｅ⁃ ｔｅｃｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｌａｎｇｕａｇｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｐｏｌａｒｉｔｙ ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ ｏｆ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏ⁃ ｇｙ， ２０１４， ８（３）： ３１３⁃３２０． ［９］ ＷＡＮＧ Ｇｕａｎ， ＸＩＥ Ｓｉｈｏｎｇ， ＬＩＵ Ｂｉｎｇ， ｅｔ ａｌ． Ｉｄｅｎｔｉｆｙ ｏｎｌｉｎｅ ｓｔｏｒｅ ｒｅｖｉｅｗ ｓｐａｍｍｅｒｓ ｖｉａ ｓｏｃｉａｌ ｒｅｖｉｅｗ ｇｒａｐｈ［Ｊ］． ＡＣＭ Ｔｒａｎｓ⁃ ａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２０１２， ３（４）： ６１． ［１０ ］ ＧＡＯ Ｊｉａｎ， ＤＯＮＧ Ｙｕｗｅｉ， ＳＨＡＮＧ Ｍｉｎｇｓｈｅｎｇ， ｅｔ ａｌ． Ｇｒｏｕｐ⁃ｂａｓｅｄ ｒａｎｋｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｏｎｌｉｎｅ ｒａｔｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ ｗｉｔｈ ｓｐａｍｍｉｎｇ ａｔｔａｃｋｓ［Ｊ］． ＥＰＬ （ｅｕｒｏｐｈｙｓｉｃｓ ｌｅｔｔｅｒｓ）， ２０１５， １１０（２）： ２８００３． ［１１］唐波， 陈光， 王星雅， 等． 微博新词发现及情感倾向性 判断分析［ Ｊ］． 山东大学学报：理学版， ２０１５， ５０（ １）： ２０⁃２５． ＴＡＮＧ Ｂｏ， ＣＨＥＮ Ｇｕａｎｇ， ＷＡＮＧ Ｘｉｎｇｙａ， ｅｔ ａｌ． Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｎｅｗ ｗｏｒｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｉｎ Ｍｉｃｒｏ⁃ ｂｌｏｇ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｈａｎｄｏｎｇ ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ： ｎａｔｕｒｅ ｓｃｉｅｎｃｅ， ２０１５， ５０（１）： ２０⁃２５． ［１２］何凤英． 基于语义理解的中文博文倾向性分析［ Ｊ］． 计 算机应用， ２０１１， ３１（８）： ２１３０⁃２１３３， ２１３７． ＨＥ Ｆｅｎｇｙｉｎｇ． Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｂｌｏｇ ｔｅｘｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｏｎ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ， ２０１１， ３１（８）： ２１３０⁃２１３３， ２１３７． ［１３］邸鹏， 李爱萍， 段利国． 基于转折句式的文本情感倾向 性分析［Ｊ］． 计算机工程与设计， ２０１４， ３５（１２）： ４２８９⁃ ４２９５． ＤＩ Ｐｅｎｇ， ＬＩ Ａｉｐｉｎｇ， ＤＵＡＮ Ｌｉｇｕｏ． Ｔｅｘｔ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｐｏｌａｒｉｔｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ ｓｅｎｔｅｎｃｅ［ Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｅｎｇｉ⁃ ｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｄｅｓｉｇｎ， ２０１４， ３５（１２）： ４２８９⁃４２９５． ［１４］ＦＥＮＧ Ｓｏｎｇ， ＢＡＮＥＲＪＥＥ Ｒ， ＣＨＯＩ Ｙ． Ｓｙｎｔａｃｔｉｃ ｓｔｙｌｏｍｅｔｒｙ ｆｏｒ ｄｅｃｅｐｔｉｏｎ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ５０ｔｈ Ａｎ⁃ ｎｕａｌ Ｍｅｅｔｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓ⁃ ｔｉｃｓ： Ｓｈｏｒｔ Ｐａｐｅｒｓ⁃Ｖｏｌｕｍｅ ２． Ｊｅｊｕ， Ｋｏｒｅａ， ２０１２： １７１⁃１７５． ［１５］ＬＩ Ｊｉｗｅｉ， ＣＡＲＤＩＥ Ｃ， ＬＩ Ｓｕｊｉａｎ． ＴｏｐｉｃＳｐａｍ： ａ ｔｏｐｉｃ⁃ｍｏｄ⁃ ｅｌ⁃ｂａｓｅｄ ａｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ ｓｐａｍ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ５１ｓｔ Ａｎｎｕａｌ Ｍｅｅｔｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｃｏｍｐｕｔａ⁃ ｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ． Ｓｏｆｉ， Ｂｕｌｇａｒｉａ， ２０１３： ２１７⁃２２１． ［１６］ ＪＩＮＤＡＬ Ｎ， ＬＩＵ Ｂｉｎｇ， ＬＩＭ Ｅ Ｐ． Ｆｉｎｄｉｎｇ ｕｎｕｓｕａｌ ｒｅｖｉｅｗ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｕｓｉｎｇ ｕｎｅｘｐｅｃｔｅｄ ｒｕｌｅｓ ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １９ｔｈ ＡＣＭ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ． Ｏｎｔａｒｉｏ， Ｃａｎａｄａ， ２０１０： １５４９⁃ １５５２． ［ １７］ＪＯ Ｙ， ＯＨ Ａ Ｈ． Ａｓｐｅｃｔ ａｎｄ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｕｎｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｏｎｌｉｎｅ ｒｅｖｉｅｗ ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ４ｔｈ ＡＣＭ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ． Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ， ＵＳＡ， ２０１１： ８１５⁃８２４． 作者简介： 赵军，男，１９８９ 年生， 硕士研究生， 主要研究方向为大数据、数据挖掘、机 器学习。 王红，女，１９６６ 年生，教授，博士生 导师，主要研究方向为大数据、复杂网 络、数据挖掘。 主持国家自然基金项目 １ 项，参与国家自然基金项目 ３ 项，主持 省级 基 金 项 目 ６ 项， 发 表 学 术 论 文 ４３ 篇。 ·３４２· 智 能 系 统 学 报 第 １１ 卷