Login for students

Login for employees

Publication detail

Fake review detection in e-Commerce platforms using aspect-based sentiment analysis
Authors: Hájek Petr | Hikkerova Lubica | Sahut Jean-Michel
Year: 2023
Type of publication: článek v odborném periodiku
Name of source: Journal of Business Research
Publisher name: Elsevier Science Inc.
Place: New York
Page from-to: 114143
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Detekce falešných recenzí na platformách elektronického obchodu pomocí analýzy sentimentu založené na aspektech Spotřebitelé se spoléhají na recenze uživatelů na internetu. Stávající systémy detekce sentimentu nedokážou zachytit pocity spotřebitelů týkající se mnoha aspektů výrobků nebo služeb, které ovlivňují jejich nákupní rozhodování. Navzdory rostoucímu zájmu o odhalování falešných recenzí se předchozí studie nezabývaly schopností odhalovat falešné recenze u různých produktů, které vyžadují odlišné zkušenosti spotřebitelů. K překonání těchto problémů tento článek navrhuje model detekce falešných recenzí pomocí analýzy sentimentu založené na aspektech (ABSA) a zároveň zohledňuje vliv typů produktů. Na základě souboru dat recenzí na Amazonu náš model ABSA odhalil, že pro detekci falešných recenzí jsou zásadní dva aspekty, a naznačuje potřebu jejich propojení. Jedná se o kategorii produktu a atribut ověřeného nákupu (s největším přínosem pozorovaným u typů produktů založených na důvěryhodnosti a zkušenosti). Online recenze; Detekce; Falešná recenze; Sentiment; Aspekt; Online platforma
eng Fake review detection in e-Commerce platforms using aspect-based sentiment analysis Consumers rely on internet user reviews. Existing sentiment-based detection systems fail to capture consumer feelings regarding numerous aspects of products or services which influence their purchasing decisions. Despite the growing interest in detecting false reviews, prior studies have not explored the capacity to detect fake reviews for diverse products, which require distinct consumer experience. To overcome these problems, this paper proposes a fake review detection model using aspect-based sentiment analysis (ABSA) while considering the effects of product types. Using a dataset of Amazon reviews, our ABSA model revealed that two aspects are fundamental for detecting fake reviews and suggests the need to associate the two. These are the product category and the verified purchase attribute (with the greatest contribution observed for credence and experience product types). Online review; Detection; Fake review; Sentiment; Aspect; Online platform

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0