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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강한솔 (Korea National University of Transportation) 윤성욱 (Korea National University of Transportation)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제6호
발행연도
2020.6
수록면
924 - 929 (6page)
DOI
10.5370/KIEE.2020.69.6.924

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Blog reviews about restaurants may have a great influence on the customers’ choice as the use of social network services (SNS) increases. Thus, few restaurant owners bribe to post fake positive reviews on the social networking sites, which can fool many customers. Since the number of the fake reviews increases sharply, detecting the fake reviews become important to protect customers. In this paper, we detected the fake reviews by using the similarity between other fake reviews. To analyze the similarity of the review contents, we use feature extraction algorithms from the documents. Specifically, we compared performance of three different feature extraction algorithms: Term Frequency (TF), Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), and doc2vec. doc2vectakes accounts for the meaning of keywords in the documents similarly that famous word2vec algorithm does, while TF and TF-IDF only consider the occurrence of the keywords. Accordingly, doc2vec demonstrated the best performance in detecting the fake reviews.
#Fake review detection #similarity-based detection #Natural Language Processing #Term Frequency #doc2vec

목차

Abstract
1. 서론
2. Body
3. Conclusion
References

참고문헌 (6)

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김지응 / 2015 / 외식 블로그 마케팅이 구매의도에 미치는 영향에 대한 연구 - 신뢰의 매개효과를 중심으로 / 관광연구 30(5):85~105 dbpia Jihyun Oh / 2014 / A Study on the Effect of the Directivity of Online Word-of-mouth Information on the Brand Attitude and Purchasing Intention of Customers when Searching for Eating Out Information through Blog Review / The Korean Society for Franchise Management Academic presentation papers 2014(11):347~366 google schola 이희정 / 2014 / 블로그 마케팅에서 정보원의 정보 전달 방식과 후원 표시 유무의 효과 - 설득지식모형을 중심으로 / 사이버커뮤니케이션학보 31(3):95~130 dbpia 이종화 / 2019 / TF-IDF를 활용한 한글 자연어 처리 연구 / 정보시스템연구 28(3):105~121 google schola Quoc Le / 2014 / Distributed Representations of Sentences and Documents / International Conference on Machine Learning google schola

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