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The Detection of Deception Reviews Using Sentiment Analysis and Machine Learning
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- 통권
- 2020 한국경영정보학회 추계학술대회 (2020.12)바로가기
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- 페이지
- pp.291-293
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A392615
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원문정보
초록
- 영어
- In the context of the COVID-19 pandemic Information and communication technologies (ICTs) have emerged as the critical enabler, almost all social activity and shopping is done online. Therefore, online customer reviews (OCRs) have a great impact on customers' purchase decision-making process. Since some companies or sellers strategically create fake online reviews in an effort to influence customers' purchase decisions, the detection of fake (deception) plays a critical role in e-commerce. However, researchers in fake review detection faced a lot of problems. One of them is the lack of a high-quality fake review dataset. The purpose of our research is to study fake reviews' features based on a publicly available dataset and test different machine learning methods for detecting fake reviews through analyzing sentiments and readability.
목차
Abstract
Introduction
Methods
Results and Conclusion
References
키워드
Online customer review fake review deception review fake review detection sentiment analysis readability analysis저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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