Как работают алгоритмы машинного обучения для выявления фейковых отзывов?

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

Некоторые подходы:

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

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

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