Publikace detail

Fake review detection in e-Commerce platforms using aspect-based sentiment analysis

Autoři: Hájek Petr | Hikkerova Lubica | Sahut Jean-Michel

Rok: 2023

Druh publikace: článek v odborném periodiku

Název zdroje: Journal of Business Research

Název nakladatele: Elsevier Science Inc.

Místo vydání: New York

Strana od-do: 114143

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
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

Search

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Ústavy

Pracoviště

Jak nás najdete?

Služby

Často hledáte