Falsche Bewertung erkennen? Einfach, der neue Algorithmus macht es mit 95% Effizienz

Forscher der Universität von São Paulo haben einen Algorithmus entwickelt , der gekaufte Bewertungen auf verschiedenen Websites (Amazon, Trip Advisor usw.) mit einer Effizienz von 95% erkennt. Darüber hinaus können Bewertungen entweder positiv oder negativ sein. Der Algorithmus erkennt beide Arten von Bewertungen.

Das System mit dem komplexen Namen Online-Recommendation Fraud ExcLuder (ORFEL) löst ein für die Gegenwart sehr wichtiges Problem, indem es die Körner von der Spreu trennt. Millionen von Benutzern hinterlassen Hunderttausende von Bewertungen, und das Erkennen einer gefälschten, gekauften Bewertung ist keine leichte Aufgabe. Dennoch ist es notwendig, dieses Problem zu lösen, da die Aufgabe vieler falscher Bewertungen darin besteht, den Ruf eines Unternehmens zu schädigen. Dieses Problem ist nicht neu - 2011 haben die Behörden einiger Länder die Situation untersucht.Mit dem Aufkommen einer großen Anzahl von angestellten Kommentatoren, die Bewertungen eines Produkts oder einer Dienstleistung auf Amazon / TripAdvisor und anderen Websites hinterlassen.

Das System zur Identifizierung gefälschter Überprüfungen verwendet einen speziellen Algorithmus, der die koordinierten Aktionen vieler Benutzer verfolgt. Normalerweise beginnen angeheuerte Kommentatoren zu einem bestimmten Zeitpunkt, Bewertungen zu einem Produkt oder einer Dienstleistung (ihres eigenen oder eines anderen Unternehmens) abzugeben. Es ist ziemlich schwierig, aber möglich, einen bestimmten Aktionsvektor von „Söldnern“ herauszufinden. ORFEL verwendet einen vertexzentrierten Algorithmus, um bestimmte Benutzerverhaltensmuster hervorzuheben.


Je mehr Benutzer beteiligt sind, desto einfacher ist es, einen „Angriff von Bewertungen“ zu erkennen.

Gleichzeitig können Sie mit dem System sowohl Bewertungen erkennen, die gegen ein Produkt oder eine Dienstleistung gerichtet sind, als auch Bewertungen, die zur Werbung für solche Produkte und Dienstleistungen verwendet werden.

Im Testmodus nahmen die Forscher zum Testen des Algorithmus zwei Datensätze, deren Verarbeitungsergebnisse oben in der Grafik dargestellt sind. Das System funktioniert nicht nur mit Amazon und anderen ähnlichen Websites, sondern erkennt auch "Kommentatorangriffe" über soziale Netzwerke, Google+, Facebook und andere.

Es ist erwähnenswert, dass viele Unternehmen jetzt aktiv gegen die „gekauften Kommentatoren“ kämpfen. Zum Beispiel hat Amazon mehr als 1000 solcher "Browser" entdeckt.

Im Juni veröffentlichte die britische Regierung außerdem einen Bericht über die Arbeit von angeheuerten Kommentatoren, der versprach, ein System unbegrenzter Geldstrafen oder sogar Haftstrafen einzuführen Vertreter von Unternehmen, die sich in unehrlichen Kämpfen mit gefälschten Bewertungen von Produkten und Dienstleistungen ihrer eigenen oder anderer Unternehmen engagieren.

Source: https://habr.com/ru/post/de386695/