计算机科学与探索

作者：赵敏, 张月琴, 窦英通, 张泽华

单位：1. 太原理工大学 信息与计算机学院，太原 0300242. Department of Computer Science, University of Illinois at Chicago, Chicago 60607, USA

关键词：虚假评论检测,层次图注意力网络,网络表征学习,集成学习,非均衡数据分类

作为机器学习当前一大热点，图神经网络（GNN）模型近年来已逐渐开始结合用户评论应用于欺诈检测领域。但现实中汇总的用户评论涉及多个不同领域，可用信息复杂多样，海量的用户生成内容中欺诈信息通常也只占少数，基于GNN的相关检测方法对虚假评论的识别效果不甚理想。针对这种特征异构和数据分布不均衡的问题，将评论系统进行异构网络建模，提出一种新的集成层次图注意力网络（En-HGAN）识别方法。通过融合层次注意力结构，更加充分地利用异构网络中丰富的用户行为信息，为评论学习更加丰富的语义表征，并在集成学习Bagging框架下集成多个差异化的HGAN子模型，使用随机欠采样策略实现基学习器多样性聚合，从而减少有效信息丢失，增强对欺诈评论的检测能力。在YelpChi与Amazon真实数据集上的实验结果表明，En-HGAN方法具有良好的异常探测性能，和当前一些最新的方法相比，在数据类别倾斜分布的应用中显示En-HGAN方法对欺诈实体具有不错的鲁棒性。

来源：2023年第2期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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