Алгоритмы машинного обучения для выявления фейковых отзывов работают на основе анализа различных параметров отзывов и поведения пользователей. 1

Некоторые подходы:

• Классификация изображений. 1 Загружаемые фото анализируются на наличие запрещённого контента. 1 Для этого используется двухуровневый анализ: легковесные модели в режиме реального времени блокируют очевидные нарушения, а сложные алгоритмы в отложенном режиме проверяют детали. 1
• Анализ текстов. 1 NLP-модели сравнивают описание товара, изображения и отзывы, выявляя несоответствия. 1 Это помогает предотвращать фейковые отзывы, связанные с подменой информации. 1
• Выявление аномалий в поведении пользователей. 1 Скоринговые системы анализируют действия клиентов, отслеживая подозрительные схемы, например, накрутку бонусов или массовые фейковые отзывы. 1

Один из примеров работы алгоритма — модель обнаружения вредоносных пользователей (ММД). 3 Она использует метрическое обучение вместе с рекуррентной нейронной сетью (RNN) для идентификации и маркировки результатов рецензентов, которых называют профессиональные злоумышленники (ПМУ). 3

Основная идея выявления фейковых отзывов — в том, что отзыв должен быть сгенерирован компьютером несправедливыми средствами. 4 Если отзыв создан вручную, то он считается законным и оригинальным. 4