자연어 처리, 데이터 마이닝 및 머신 러닝 분야에 속하는 감성-주제 결합 확률을 기반으로 사기성 전자상거래 리뷰를 탐지하는 방법을 제공한다. 다른 분야의 데이터에서 STM 모델은 다른 참조 모델보다 우수하다. STM 모델은 다른 모델과 비교하여 완전히 비지도(레이블 정보 없음) 통계 학습 방법에 속하며 불균형 대규모 샘플 데이터 세트를 처리하는 데 큰 이점을 보여준다. 따라서 STM 모델은 실제 전자 상거래 환경에 적용하기에 더 적합하다.
Provided is a method for detecting deceptive e-commerce reviews based on a sentiment-topic joint probability, which belongs to the fields of natural language processing, data mining and machine learning. In the data of different fields, a STM model is superior to other reference models; compared with other models, the STM model belongs to a completely un-supervised (no label information) statistic learning method and shows great advantages in processing unbalanced large sample dataset. Thus, the STM model is more suitable for application in a real e-commerce environment.