公开(公告)号：CN113674045A

公开(公告)日：2021-11-19

申请号：CN202110401328.4

申请日：2021-04-14

Applicant: 南京财经大学

Inventor： 孙宏亮 ,  刘国鑫 ,  丁俊杰 ,  钱子杰 ,  卜湛 ,  曹杰

IPC: G06Q30/06 ,  G06F16/903 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开一种基于区间分割的电商水军识别方法，步骤是：使用Z‑score对初始数据进行标准化；计算出每个商品正确的评分区间，在该区间内的评分被认为是合理的，反之不合理；计算出各个用户评分的准确率和极差；计算出用户的各个评分到对应商品正确评分区间的距离和，并结合用户评分的准确率和极差，计算出来用户的信誉。最后，选择前N个低信誉用户作为水军。我们在三个数据集(MoiveLens、Netflix和Amazon)上测试了该方法，结果表明该方法在计算用户信誉和识别水军方面表现良好，具有较高的准确性和鲁棒性，且可扩展性强。

公开(公告)号：CN113674045B

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202110401328.4

申请日：2021-04-14

Applicant: 南京财经大学

Inventor： 孙宏亮 ,  刘国鑫 ,  丁俊杰 ,  钱子杰 ,  卜湛 ,  曹杰

IPC: G06Q30/06 ,  G06F16/903 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开一种基于区间分割的电商水军识别方法，步骤是：使用Z‑score对初始数据进行标准化；计算出每个商品正确的评分区间，在该区间内的评分被认为是合理的，反之不合理；计算出各个用户评分的准确率和极差；计算出用户的各个评分到对应商品正确评分区间的距离和，并结合用户评分的准确率和极差，计算出来用户的信誉。最后，选择前N个低信誉用户作为水军。我们在三个数据集(MoiveLens、Netflix和Amazon)上测试了该方法，结果表明该方法在计算用户信誉和识别水军方面表现良好，具有较高的准确性和鲁棒性，且可扩展性强。