ダウンロード数: 189
このアイテムのファイル:
ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
---|---|---|---|---|
2124-02.pdf | 5.66 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
完全メタデータレコード
DCフィールド | 値 | 言語 |
---|---|---|
dc.contributor.author | 崎濱, 栄治 | ja |
dc.contributor.author | 鹿島, 浩之 | ja |
dc.contributor.alternative | Sakihama, Eiji | en |
dc.contributor.alternative | Kashima, Hiroyuki | en |
dc.contributor.transcription | サキハマ, エイジ | - |
dc.contributor.transcription | カシマ, ヒロユキ | - |
dc.date.accessioned | 2020-06-19T04:38:08Z | - |
dc.date.available | 2020-06-19T04:38:08Z | - |
dc.date.issued | 2019-08 | - |
dc.identifier.issn | 1880-2818 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2433/252199 | - |
dc.description.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。 | ja |
dc.format.mimetype | application/pdf | - |
dc.language.iso | jpn | - |
dc.publisher | 京都大学数理解析研究所 | ja |
dc.publisher.alternative | Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University | en |
dc.subject.ndc | 410 | - |
dc.title | An Empirical Study on Fake Review Detection by Latent Dirichlet Allocation (Maximum Likelihood and Bayesian Methods) | en |
dc.type | departmental bulletin paper | - |
dc.type.niitype | Departmental Bulletin Paper | - |
dc.identifier.ncid | AN00061013 | - |
dc.identifier.jtitle | 数理解析研究所講究録 | ja |
dc.identifier.volume | 2124 | - |
dc.identifier.spage | 17 | - |
dc.identifier.epage | 27 | - |
dc.textversion | publisher | - |
dc.sortkey | 02 | - |
dc.address | 株式会社ファンコミュニケーションズ情報科学技術研究所 | ja |
dc.address | 青山学院大学経営学部 | ja |
dc.address.alternative | Information Science and Technology Institute, F@n Communications, Inc. | en |
dc.address.alternative | Department of Business Administration, Aoyama Gakuin University | en |
dcterms.accessRights | open access | - |
dc.identifier.jtitle-alternative | RIMS Kokyuroku | en |
出現コレクション: | 2124 最尤法とベイズ法 |
![](/dspace/image/articlelinker.gif)
このリポジトリに保管されているアイテムはすべて著作権により保護されています。