یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی در تشخیص اسپم نظرات

این مقاله به بررسی روشهای مختلف تشخیص اسپم (جعلی) نظرات آنال ین با استفاده از تکنیکهای یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی می پردازد. روش های تشخیص اسپم به چند دسته اصلی تقسیم شده اند: مبتنی بر تحلیل محتوا، تحلیل رفتار کاربران، یادگیری ماشین، تحلیل فراداده و روشهای ترکیبی. چالش های اصلی در این حوزه شامل کمبود داده های برچسب خورده، تشخیص اسپم در زمان واقعی و پیچیدگی تشخیص نظرات جعلی با کیفیت بالا است. مطالعه پیشنهاد می کند که روش های مبتنی بر یادگیری عمیق و ترکیبی به دلیل دقت بالاتر، می توانند راهکارهای موثری برای تشخیص اسپم نظرات ارائه دهند. با این حال، تحقیقات بیشتری برای غلبه بر چالش های موجود و بهبود روش های تشخیص اسپم مورد نیاز است. نظرات آنالین در پلتفرم های تجارت اجتماعی اسکمرها نقش مهمی در تصمیم گیری های خرید مشتریان ایفا می کنند. با این حال، گسترش نظرات جعلی و اسپم، اعتبار این نظرات را تحت تاثیر قرار داده و باعث سردرگمی و سرخوردگی کاربران شده است و تشخیص اسپم نظرات به عنوان یک چالش مهم در حوزه تجارت اجتماعی و تحلیل احساسات مطرح شده است.

کلیدواژه ها:

اسپم نظرات ، یادگیری ماشین ، تحلیل احساسات ، تحلیل شبکه های اجتماعی ، یادگیری عمیق ، تشخیص اسپمرها