考虑时间特征与高低阶邻域特征的水军群组检测算法

任晓萌; 纪淑娟; 李宁; 曹宁

doi:10.16452/j.cnki.sdkjzk.2025.05.009

山东科技大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (05) : 91 -100. DOI: 10.16452/j.cnki.sdkjzk.2025.05.009

考虑时间特征与高低阶邻域特征的水军群组检测算法

任晓萌, 纪淑娟, 李宁, 曹宁

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摘要

在电商平台中，产品声誉是消费者做出购买决策的关键因素。为提升产品声誉，部分卖家会雇佣水军进行虚假评价。现有基于图的水军群组检测方法忽视了水军活动所表现出的在同一时间段内针对多个产品攻击的时间聚集性特征，且在识别水军群组时仅考虑一阶邻居的行为或文本特征相似性特征，未能有效挖掘高阶邻域信息中的水军协同造假特征。针对上述问题，本研究提出一种考虑时间特征与高低阶邻域特征的水军群组检测算法。首先，通过挖掘目标产品和水军活动活跃时段，捕获水军群组的时间特征；其次，在捕获具有时间特征的用户基础上，构建用户共评论网络；然后，通过高低阶邻域特征学习，捕获用户的高低阶邻域特征，从时间和结构两个维度刻画水军群体行为，生成节点嵌入；最后，利用密度聚类算法生成候选群组，并利用造假指标对群组进行净化。在AmazonBooks数据集上的实验结果表明，所提算法在检测精度上优于已有5种基线方法。