一种用于垃圾评论分类的融合主题信息的生成对抗网络模型

徐闽樟，陈羽中

1(福州大学 数学与计算机科学学院，福州 350116)

2(福建省网络计算与智能信息处理重点实验室，福州 350116)

1 引 言

在快速发展的信息时代，网络中充斥着海量的信息，但它们并不一定都是出于正确的目的或者能够提供有效的服务，特别在电商领域，网络平台上的评论在很大程度上影响了消费者的消费观.在利益的驱动下，许多投机者在网络中发布大量的垃圾评论，文中的垃圾评论是指网络平台中传播的没有参考价值的无效评论.针对这种广泛的不良现象，如何准确高效的识别垃圾评论成为一个亟待解决的问题.

商品垃圾评论首先由Jindal等人[1]提出，并将垃圾评论分为3类：1)欺骗性评论，指故意提升或诋毁商品声誉和口碑的不真实评论;2)不相关评论，指评论的对象并非针对商品本身，而是与商品无关的品牌、商铺等;3)非评论信息，即广告、聊天等.在这3类中欺骗性评论难以人工识别，因为一个垃圾评论发布者若是刻意伪装掩饰自己的真实意图，使其发布的评论与正常用户发布的评论并无太大差别，那么即使是人工识别也很难奏效.当前针对垃圾评论的识别方法主要分为两种[2]：基于评论文本分析的垃圾评论识别与基于用户行为特征的垃圾评论识别.

基于用户行为特征的垃圾评论识别的研究对象扩大到用户，通过对用户的评论发布行为进行特征提取和建模进行垃圾评论识别.这里用户可以是个体用户也可以是……