본 발명 의 일 실시 예 에서 는 평가 자 의 진실 성 ( trustiness ) 은 진실 ( trusty ) 과 허위 ( fraud ) 로 , 평가 의 정직 성 ( honesty ) 은 정직 ( honest ) 과 허위 ( fake ) 로 , 그리고 스토어 의 신뢰 성 ( reliability ) 은 신뢰 있 는 ( good ) 과 신뢰 없 는 ( bad ) 으로 표현 하 여 허위 탐지 를 하 는 방법 을 이용 할 수 있 는데 , 이하 에서 이 를 상세히 설명 하 기 로 한다 . 첫 번 째 로 평가 자 진실 성 지수 는 상술 한 이 분 네트워크 를 통하 여 도출 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 하나 의 스토어 에 대해서 다른 평가 자 들 과 의 평가 점수 차이 가 클수록 평가 가 허위 일 가능 성 이 높 다는 추정 을 기반 으로 평가 자 간 의 평가 차이 를 분석 하 여 신뢰 성 을 보여 주 는 지수 를 도출 할 수 있 다 . 하나 의 스토어 에 대해서 다른 평가 자 들 과 평가 점수 차이 의 평균 을 자신 의 차이 점수 ( DS : Difference Score ) 라 하 고 모든 음식점 에 대해 얻 은 차이 점수 의 평균 점수 가 그 평가 자 의 차이 지수 ( DF : Difference Factor ) 가 된다 . 이렇게 계산 된 DF 값 이 작 을수록 평가 자 가 진실 하 다고 추정 할 수 있 다 . 물론 , 리뷰 를 좋 게 써 주 면 서비스 를 주 는 경우 의 예외 는 물론 예외 파라미터 로 적용 하 여 오차 를 없애 도록 한다 . 그리고 , 차이 지수 를 0 과 1 사이 로 정규 화 하 여 진실 성 지수 ( TF : Trustiness Factor ) 를 계산 하 는데 , 진실 성 지수 가 높 을수록 평가 자 의 신뢰 성 이 높 다고 추정 할 수 있 다 . 예 를 들 어 5 점 척도 를 사용 하 여 1 ( 매우 나쁨 ) 부터 5 ( 매우 좋 음 ) 까지 의 정수 값 으로 평가 가 이루어지 는데 , 이러 한 경우 차이 지수 를 이용 하 여 얻 은 진실 성 지수 는 더욱 정교 한 계산 을 가능 하 게 하 여 더욱 유의미 한 결과 를 낼 수 있 다 .