An Empirical Study on Fake Review Detection by Latent Dirichlet Allocation (Maximum Likelihood and Bayesian Methods)

Abstract

インターネットを利用した購買行動は身近なものとなった。多くのECサイトではユーザーの利便性を高めるために、レビューの投稿や総合評価を記録し比較検討の材料を提供している。一方、レビューや総合評価を意図的に操作するなど不正も問題となっている。本研究では、レビューのタイトルと本文、総合評価からフェイクレビューを特定し、トピックモデルの一つであるLatent Dirichlet Allocation(LDA)による特徴量を推定した後、ランダムフォレストによるフェイクレビュー判定モデルの検証を行った。単純な文字数情報によるモデルと比較して、LDAによって推定された特徴量を利用することで大幅に予測精度が向上した。また、フェイクレビューと関連の深いトピックは特徴量の感度分析から、予測に対して有益であることが確認された。