一种在线社会媒体系统中检测恶意评分用户的方法

摘要

本发明公开了一种在线社会媒体系统中检测恶意评分用户的方法。涉及一种针对评分反馈的社会媒体系统中检测恶意评分用户的方法。首先，根据用户对产品的评分进行聚类，计算归一化的用户置信度。其次，根据用户置信度计算用户评分的可靠度，得到恶意评分用户候选列表。最后，结合用户评分和产品质量的偏离程度对候选恶意评分用户排序，得到最终的恶意评分用户列表。本发明的方法在计算的准确性和效率方面具有优势，可应用于大规模在线社会媒体网站中。

主权项

一种在线社会媒体系统中检测恶意评分用户的方法，该方法包括：步骤1：提取系统中的用户评分数据，对数据进行预处理，得到规范化的用户评分数据包括将用户ID、产品ID、用户对产品的评分，将这三类数据按照三元组(u,p,v)的形式存储；步骤2：用户评分聚类，计算用户评分的置信度向量；步骤2‑1：针对同一种产品将给予相同评分的用户聚类为一组,；步骤2‑2：计算每位用户的置信度向量，该置信度向量的每个分量表示该用户对一种产品的信誉值，该信誉值为用户针对该产品所属聚类组大小与所有评价用户数的从众比例值；步骤3：根据步骤2中计算出的用户置信度向量，计算用户评分的可靠度，将最不可靠的N个用户视为恶意评分用户，生成恶意评分用户候选列表，其中N根据实际系统的用户评分比例以及检测精确度等因素进行设定；步骤4：根据恶意评分用户候选列表中用户评分与产品固有质量的偏离程度对恶意评分用户候选列表进行重新排序，选取偏离程度最大的M个用户，得到最终的恶意评分用户，其中M根据实际系统的用户评分比例以及检测精确度等因素进行设定。