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电子商务平台的虚假评论检测研究随着电子商务的迅猛发展，平台上的虚假评论越来越多。
虚假评论不仅会误导消费者做出错误的购买决策，还会影响商家的声誉和销售额。
因此，如何检测和防止虚假评论的出现成为一个重要的问题。
本文将探讨电子商务平台的虚假评论检测研究。
一、虚假评论的类型虚假评论可以分为两类。
一类是由商家自发攒评，以此来提高自家产品的信誉度；另一类是消费者接受商家的诱导，发布好评或差评，以获得商家的优惠或奖励。
无论哪种类型的虚假评论，都有可能误导消费者，影响购买决策，因此需要进行有效的检测和防范。
二、检测虚假评论的方法目前，常见的虚假评论检测方法包括文本分析、用户信誉评估和机器学习等。
1. 文本分析方法文本分析方法主要是利用文本挖掘技术对评论文本进行分析，寻找虚假评论的特征，例如：重复的文字、大量使用感叹号和超级赞等。
这些特征表明评论很可能是虚假的，因此可以进行筛选。
2. 用户信誉评估方法用户信誉评估方法主要是对用户进行信誉评估，根据用户历史购买记录、评论行为和社交网络行为等信息，判断用户是否存在发布虚假评论的可能性。
3. 机器学习方法机器学习方法主要是利用大量虚假评论和真实评论的样本数据来进行模型训练，从而识别虚假评论。
这种方法需要使用大量的有标注的数据进行训练，具有很高的准确率和可靠性。
三、应对虚假评论的措施为了有效地应对虚假评论，电商平台可以采取以下措施：1. 建立监管机制电商平台应建立有效的监管机制，密切关注评论的发布情况，并及时发现和处理虚假评论，维护消费者的权益。
2. 提高用户信任度电商平台应加强用户的信任度，通过信誉评估等方式，减少虚假评论的出现，提高用户对平台的信任感。
3. 提高信息真实性电商平台应提高信息的真实性，对商家发布的信息进行审核，防止商家发布虚假信息；同时平台也应该加强与商品生产企业的沟通，对商品进行真实性检测，从源头上减少虚假信息的出现。
结语虚假评论是电子商务平台上的一个重要问题，对消费者的购买决策和商家的信誉度都有很大的影响。
电子商务中的虚假评论检测研究随着电商平台的普及，越来越多的人选择在网上购物。
与此相对应的是，电商平台上的商品评论也变得越来越重要。
消费者往往会根据商品的评价来做出购买决定，而商家也会根据评价来提高商品的信誉度，从而吸引更多消费者。
因此，虚假评论成为了电商平台上需要重点解决的问题。
一、虚假评论的类型虚假评论有很多种类型，以下是其中几种：1.水军评价：商家或第三方为了提高商品评分而雇佣一些人来进行大量虚假评论。
2.虚假评价：商家或第三方直接编写虚假评价，冒充消费者的身份发布。
3.恶意评价：消费者因为某种原因投诉或恶评商品，或者故意散布虚假信息以达到诋毁商品或破坏声誉的目的。
二、虚假评论的危害虚假评论不仅会误导消费者，影响消费者的购物体验和信任度，甚至可能导致消费者的经济损失；同时也会破坏了电商平台上的公正竞争环境，为不良商家提供了便利，降低了品牌商的市场竞争力度。
三、虚假评论检测的方法应对虚假评论，必须通过技术手段进行有效检测。
目前虚假评论检测的方法主要有以下几种：1.基于语言特征的方法：通过分析文本的语言特征，如情感、词频等，判断评论是否真实。
但是这种方法容易被攻击者误导，很难应对攻击者的反制。
2.基于用户信息的方法：通过分析用户信息，如账号活跃度、下单情况等，确定账户是否为水军等。
3.基于网络关系的方法：通过分析用户关注的商品、对话的对象等，更加深入的分析用户网络行为，判断用户账户是否可信。
以上方法各有优劣，但综合运用可以提高虚假评论检测的有效性。
四、虚假评论检测的必要性虚假评论的存在严重威胁了消费者的权益，影响了电商市场的公平竞争环境。
虚假评论检测的必要性日益凸显。
加强虚假评论的预防和打击工作，可以增强消费者信任，提高市场秩序，维护商家的良好商誉。
综上所述，虚假评论成为电商平台面临的一个重要问题，应该在技术上和政策上多方面施策，加强检测和惩处，以期建立公正可信的电商市场。
电子商务平台中的虚假评论检测技术研究引言：在电子商务的蓬勃发展中，用户越来越多地依赖于在线评论来做出购买决策。
然而，虚假评论的存在破坏了消费者对商品和服务的信任，给商家和消费者带来了许多负面影响。
因此，针对电子商务平台中的虚假评论问题进行有效检测，并保护消费者的利益和信誉，变得至关重要。
本文将探讨电子商务平台中的虚假评论检测技术研究的相关内容。
一、虚假评论的定义和分类虚假评论是指在电子商务平台上，由无实际消费经历或经济利益驱动的用户撰写的误导性评论。
虚假评论可以分为两大类：第一类是商家自身伪造的评论，旨在提高产品或服务的评价并吸引更多的买家；第二类是竞争对手或第三方机构故意发布的虚假评论，旨在贬低某家商家的产品或服务。
二、虚假评论的危害虚假评论对电子商务平台和用户产生了重大危害。
首先，虚假评论破坏了市场公平性，扰乱了商家之间的竞争秩序。
其次，它误导了消费者的购买决策，导致消费者购买到低质量的产品或服务。
最后，虚假评论还降低了用户对电子商务平台的信任，并可能导致平台的声誉受损。
三、虚假评论检测的现有方法目前，虚假评论检测主要采用的方法包括：1. 文本特征分析：利用自然语言处理和文本挖掘技术，通过分析评论文本中的语法、词汇、句法等特征来识别虚假评论。
例如，虚假评论通常使用夸大表述、重复关键词等模式，可以通过文本特征提取来检测。
2. 用户行为分析：通过分析用户在电子商务平台上的行为数据，如购买历史、浏览记录、评论频率等，来识别可能存在虚假评论的用户。
例如，多次发布类似内容的评论或者与商家有明显关联的用户，可能是虚假评论的发布者。
3. 机器学习和数据挖掘：利用机器学习和数据挖掘算法，构建虚假评论检测模型。
通过训练模型，将虚假评论和真实评论进行分类。
例如，可以使用支持向量机（SVM）、决策树（Decision Tree）和随机森林（Random Forest）等算法来训练虚假评论检测模型。
四、虚假评论检测技术的挑战和解决方案虚假评论检测技术仍然面临许多挑战：1. 数据稀缺性：真实虚假评论的比例通常极其不平衡，虚假评论的数量往往相对较少。
电商平台中的虚假评论检测与过滤技术研究随着电子商务的兴起，越来越多的消费者选择在电商平台上购买商品。
然而，虚假评论的出现使得消费者在购物过程中面临着不可忽视的风险。
虚假评论不仅给消费者带来误导，还会对电商平台的信誉和用户体验造成严重影响。
因此，针对电商平台中的虚假评论问题，开展相应的检测与过滤技术研究势在必行。
虚假评论的存在对消费者的购物决策产生了巨大影响。
消费者往往会依赖他人的评价来判断商品的质量和性价比。
然而，虚假评论可以是商家自己发布的，也可以是竞争对手或恶意用户发布的。
虚假评论中可能包含虚假的商品描述、夸大其词的评价、恶意攻击竞争对手等，严重干扰了消费者对商品的真实评估。
因此，开展虚假评论的检测和过滤工作对于保护消费者权益和电商平台的可持续发展至关重要。
虚假评论检测与过滤技术主要包括以下几方面内容：文本特征分析、用户行为分析和机器学习算法应用。
首先，文本特征分析是虚假评论检测的关键环节之一。
通过对评论文本的特征进行分析，可以发现虚假评论的一些共性特征。
例如，虚假评论往往使用夸大的形容词来描述商品，过度赞美，缺乏客观性。
此外，虚假评论可能会频繁使用特定的关键词或短语，以引起其他用户的关注。
通过挖掘这些文本特征，可以建立有效的虚假评论检测模型。
其次，用户行为分析也是虚假评论检测的重要一环。
虚假评论的发布者往往具有特定的行为模式，与真实用户有所不同。
例如，虚假评论的发布者可能会在短时间内发布大量评论，或者与其他虚假评论发布者存在关联性。
通过分析用户评论行为，包括评论频率、评论关联度等，可以识别出潜在的虚假评论发布者。
同时，结合IP地址、设备信息等数据，可以更加准确地判断评论是否存在虚假。
最后，机器学习算法的应用在虚假评论检测与过滤中也发挥着重要作用。
通过训练模型，可以自动识别出虚假评论，并将其从真实评论中筛选出来。
机器学习算法可以利用大量的标注数据进行模型的训练和优化，提高模型的准确性和鲁棒性。
电子商务中的虚假评论问题及其解决办法一、引言在电子商务快速发展的背景下，在线购物平台如雨后春笋般涌现，消费者可以在这些平台上浏览和购买各种商品或服务。
然而，随着这种模式的普及，虚假评论问题也逐渐浮出水面。
虚假评论不仅误导消费者，损害商家的利益，还扰乱了市场秩序。
本文将深入探讨电子商务中的虚假评论问题，并提出相应的解决办法。
二、虚假评论问题的分析1.消费者难以辨别真实性：在电子商务平台上，消费者只能通过文字描述或图片展示来了解商品或服务，无法亲自体验。
这使得消费者很难辨别评论的真实性，容易被虚假评论所误导。
2.利益驱动：一些商家或个人为了提高销售量或点击率，会发布虚假评论。
他们通过这种方式获取更多的关注和订单，进一步提高了虚假评论的诱惑力。
3.监管不足：当前许多电子商务平台缺乏对虚假评论的有效监管，或者监管力度不够，使得虚假评论得以存在和传播。
三、解决虚假评论问题的办法1.加强平台监管：电商平台作为交易平台，有责任对商品评论进行审核和监管。
平台应建立专门的审核团队，加强对评论的审核力度，从源头上杜绝虚假评论的出现。
此外，平台还可引入第三方机构对评论进行抽查和监督，确保评论的真实性。
2.提高消费者意识：消费者应提高警惕，学会辨别虚假评论。
在购买前，消费者应对商品或服务进行充分了解，不轻信他人的评价。
同时，消费者应积极向平台举报虚假评论，维护自己的合法权益。
3.建立诚信体系：电商平台可以建立诚信体系，对诚信度低的商家或个人进行限制或惩罚。
通过这种方式，可以有效减少虚假评论的产生和传播。
4.完善售后服务：商家应提供优质的售后服务，为消费者提供更好的购物体验。
当消费者遇到问题时，商家应及时解决并给出公正的评价，避免因售后服务不到位而产生虚假评论。
四、结论电子商务中的虚假评论问题严重影响了市场秩序和消费者的权益。
为了解决这一问题，我们需要从多个方面入手，包括加强平台监管、提高消费者意识、建立诚信体系和完善售后服务等。
网络虚假评价行为的研究及对策分析随着互联网的不断发展，网络评论已成为一种重要的用户参考。
然而，一些商家和个人可能使用虚假评价来提高自己的声誉和销售量。
这种虚假评价行为不仅欺骗了消费者，也损害了行业的公平竞争。
因此，调查和对抗虚假评价行为至关重要。
网络虚假评价行为的定义网络虚假评价行为是指商家或个人通过自己或雇用他人发布虚假的评价或评论争取更高的销售量、关注度和口碑。
这种行为通常被称为“水军”，泛指那些雇佣或自愿在某个社交媒体平台上发布大量虚假评论和点赞的人。
虚假评价的危害网络虚假评价行为带来的最大危害是欺骗消费者。
虚假的评论和评价会让消费者对商品或服务的实际质量和口感产生误解，从而不得不根据错误的信息做出决策。
同时，虚假评价也损害了诚信商家的利益，因为它们可能因为质量更高的产品或更好的服务而被消费者忽视。
网络虚假评价行为的常见类型虚假评价可以分为以下几种类型：1.自发性虚假评价：指个人或组织发布虚假评价，以提高自己的声誉或销售量。
2.雇佣性虚假评价：指商家通过支付虚假评价者来提高其产品或服务的评价。
这种行为通常由“水军”来执行。
3.诈骗性虚假评价：指一些虚假评价者利用虚假或极端夸大的评论来欺骗消费者购买低质量的产品或服务。
这种行为通常是为了赚取高额非法利润而进行的。
网络虚假评价行为的对策针对网络虚假评价行为，可以采取以下对策：1.建立虚假评价打击机制：建立一个完善的虚假评价打击机制，并保持高效的反应速度，可以有效防止虚假评价的出现，并惩罚恶意评论者。
2.加强消费者教育：提高消费者的辨别能力，让他们学会辨别和识别虚假评价，从而避免被欺骗。
3.强化平台监管：平台应该加强对评论和评价的监管和审核，规范评论发布行为，并调查和处理涉嫌虚假评论的相关人员。
4.鼓励诚信评价：诚信评价制度应该受到推广和鼓励。
鼓励消费者发布真实的评价和评论，对那些公正评价并遵守行业规则的商家做出奖励。
结语网络虚假评价行为是一种不道德和非法的行为，必须引起足够的关注。
网购平台的虚假评论识别与自动过滤技术研究近年来，随着互联网的普及和电子商务的快速发展，网购已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，网购平台上存在大量的虚假评论，给消费者造成了诸多困扰。
为了保障消费者的权益和提升网购平台的可信度，虚假评论的识别与自动过滤技术变得尤为重要。
一、虚假评论的识别方法1. 文本挖掘技术文本挖掘技术可以用于分析评论文本中的特征，判断其真实性。
通过建立虚假评论模型，对文本进行分类，找出虚假评论的特征。
例如，虚假评论往往使用一些夸大的形容词和词汇，以夸大产品的好处；虚假评论往往没有具体的细节描述，只是简单地赞美产品。
通过挖掘这些特征，可以较为准确地识别虚假评论。
2. 用户行为分析用户行为分析可以通过用户在网购平台上的行为来判断评论的真实性。
虚假评论往往是由一批虚假账号发布的，这些账号对不同产品的评论内容相似度较高。
通过对用户的评论历史、活跃度、关注领域等进行分析，可以发现一些异常的行为模式，辨别出虚假账号。
3. 社交网络分析虚假评论往往通过社交网络进行传播和扩散。
通过分析评论者之间的关联关系，可以发现一些虚假评论的传播模式。
例如，虚假评论往往形成一个关联的网络，评论者之间相互点赞和回复；虚假评论的发布时间和评论内容之间存在一定的规律性。
通过社交网络的分析，可以较为准确地识别虚假评论。
二、自动过滤虚假评论的技术1. 基于模型的过滤技术基于模型的过滤技术利用机器学习算法，通过训练一种模型来对评论进行分类，从而判断是否为虚假评论。
例如，可以使用支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）等机器学习算法，根据特征向量将评论分为真实和虚假两类。
在训练过程中，需要使用大量的真实评论和虚假评论样本，以提高模型的准确性。
2. 基于规则的过滤技术基于规则的过滤技术通过预定义的规则来识别和过滤虚假评论。
这些规则可以是基于特定的语法规则、关键词匹配、情感分析等。
例如，可以设置关键词黑名单，将评论中包含这些黑名单关键词的评论过滤掉。
电商平台虚假评论问题近年来，随着电商行业的迅猛发展，电商平台虚假评论问题逐渐凸显。
虚假评论不仅损害了消费者的权益，也给电商行业的信用造成了严重的打击。
本文将探讨电商平台虚假评论问题的原因及影响，并提出相应的解决方法。
一、虚假评论问题的原因1. 商家利益驱使为了提高产品销量和店铺信誉度，一些商家会雇佣工作人员或者利用软件来发布虚假评论。
这些评论往往是过度夸大产品效果或者与实际情况不符，以此来吸引消费者的购买。
2. 信任危机由于大量虚假评论的存在，消费者对电商平台的信任度逐渐下降。
他们很难判断评论的真实性，无法准确评估产品的质量和性能。
这种信任危机对电商平台形象和发展都带来了严重的负面影响。
3. 不严格的审核制度一些电商平台在审核评论时存在漏洞，审核不够严格。
商家可以轻易通过审核发布虚假评论，导致虚假评论问题进一步恶化。
二、虚假评论问题的影响1. 欺骗消费者虚假评论误导消费者，消费者购买到的产品与评论中描述的不符，导致消费者的权益受损。
消费者对电商平台的信任度下降，不愿在该平台购物，这将直接影响电商平台的生存和发展。
2. 损害品牌形象虚假评论破坏了品牌的信誉度，消费者对此品牌的产品持怀疑态度。
品牌在电商平台上的销售额可能会大幅下降，同时还可能面临消费者集体维权的风险。
三、解决虚假评论问题的措施1. 强化法律法规政府应加强对电商平台虚假评论问题的监管，完善相关法律法规。
对发布虚假评论的商家和个人进行严厉的处罚，加大打击虚假宣传的力度。
2. 加强平台审核电商平台应建立更加严格的审核制度，加大对评论真实性的把控力度。
通过人工审核和技术手段结合的方式，提高审核的准确性和效率。
3. 增加用户互动电商平台可以通过增加用户互动的方式有效减少虚假评论。
比如鼓励用户上传真实的购买照片和视频，提供真实的使用心得和评价。
这样能够更加客观地反映产品的真实情况，减少虚假评论的产生。
4. 加强用户教育电商平台应该加强对用户的教育，提高用户辨别虚假评论的能力。
电商平台上的虚假评论识别技术研究随着电商行业的发展，越来越多的消费者选择在电商平台上购买商品。
电商平台的评论功能，为消费者提供了相互之间交流购买心得的机会，帮助其他消费者更好地了解商品的质量和性价比，同时也为商家提供了一种促销和反馈的途径。
但是，有些商家为了诱骗消费者进行购买，采取虚假评价行为。
虚假评论对于消费者来说，他们可能会被骗购到不符合自己需求的商品，或者是在购买时花费更多的钱，而对于商家来说，虚假评论不仅可以提高商品的评价，也可以提高他们店铺的曝光率，从而提高销售额。
如何识别虚假评论，是当前电商平台上面临的一个挑战。
一、虚假评论的表现形式虚假评论是指那些通过不正当的手段，对商品进行夸大宣传、低价、高评论的信息发布。
虚假评论的表现形式具有以下几个特点：1. 内容重复、刻意良好虚假评论的内容往往是重复出现的，刻意抄袭而来的。
评论内容一般不包括具体信息的描述，而是单纯的对商品的描述和评价，往往没有任何负面意见。
2. 评论等级过高虚假评论的评分往往是高的离谱的，这样可以提升商品的平均评分和将其排名提升到更高的位置。
而且，虚假评论的评分一般是最高或者接近最高的，这也是一种获取关注和推荐的方法。
3. 评论过于正面和夸大其词虚假评论的内容经常夸大了商品的优点，甚至有时候是夸大其词的情况。
而且，虚假评论往往是单面性的，完全没有详细讲述的商品的缺陷。
二、虚假评论识别技术发展虚假评论的识别技术是从计算机文本分析与自然语言处理技术发展而来的。
这项技术的发展可以对虚假评论进行自动识别和过滤，从而分辨出真正的客观评论。
目前，虚假评论的识别主要包括以下几种方法：1. 文本分析文本分析即对交互数据的中文进行计算机分析的过程，通过文本分析，挖掘评论者提供的各种信息，包括购买方式，商品品牌等等。
通过计算机程序自动化对评论到的商品进行评分识别，从而进行排查和筛查虚假评论。
2. 机器学习机器学习是需要训练和学习的，只要用户给定训练集即可。
电商平台虚假评论检测技术研究一、引言随着互联网技术的快速发展，电商平台已经成为人们购买商品的主要渠道之一。
然而，电商平台上存在虚假评论的现象，这会误导消费者，影响平台的信誉度和信任度。
因此，开发一种有效的虚假评论检测技术，对于维护电商平台的正常秩序具有重要意义。
二、电商平台上的虚假评论1.背景介绍随着电商平台市场的不断扩大，平台上出现的虚假评论现象越来越严重，一些商家通过购买评论、刷评论等方式来提高自己商品的好评度，以此来吸引消费者的购买，虚假评论也会对消费者购物体验产生极大的影响，久而久之，会降低消费者对于平台和商家的信任度。
2.虚假评论的危害虚假评论的出现很容易误导消费者，降低消费者对商品的信任度，进而影响平台的用户体验和商家的销售额，甚至可能给消费者带来经济损失。
虚假评论产生的主要原因是商家想通过好评提高商品的销量，或想通过虚假评论降低竞争对手的销售量，但这种做法最终会破坏人们对该平台的信任，影响平台的长期发展。
三、电商平台虚假评论检测技术的发展现状1.现有的虚假评论检测方式现在市场上主要的虚假评论检测方法是基于文本分析的方法和基于网络社交关系的方法。
其中，基于文本分析的方法主要是通过对评论文本进行自然语言处理，提取评论中的一些特征并进行分类，以此来判断评论是否是虚假评论；而基于网络社交关系的方法则是通过构建用户网络，分析用户之间的关系并计算用户之间的相似度，再通过对这些因素的综合考虑来判断评论是否是虚假评论。
2.现有方法的局限性当前虚假评论检测技术还面临许多问题，例如无法充分应对复杂虚假评论的情况、难以识别文本的情感反转以及无法应对新型的虚假评论方式等，这些问题都会影响虚假评论检测的准确率和效率。
四、下一步的发展方向1.利用深度学习技术进一步提高虚假评论检测的效果深度学习技术可以通过获取更多的训练数据、优化算法模型等方式来提高虚假评论检测的准确率和效率，这将是未来虚假评论检测研究的主要方向之一。
在线商品虚假评论形成路径研究[摘要]以淘宝为例，通过对43万条评论语料进行分析以及乔装淘宝店主获取的事实数据，从在线商品虚假评论实际解决需要出发，为在线商品虚假评论界定了新的含义，归纳了在线商品虚假评论的影响，最后全面分析了由在线评论者、在线销售商家、在线商品交易平台、虚假评论中介四大主体所组成体系中在线商品虚假评论的六大形成路径、形成动因及特点。
本文对下一步的在线商品虚假评论识别技术等相关研究有极强的理论和实践指导意义。
[关键词]在线商品评论；虚假评论；电子商务信用DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.01.010[中图分类号]G203；F713.36 [文献标识码]A [文章编号]1008-0821（2015）01-0049-05随着互联网商务应用的发展，在线商品评论已经成为影响在线消费者购买决策和电子商务网站产品销售业绩的主要因素，并逐渐形成了一种大规模的电子口碑（electronic word-of-mouth）。
然而，由于在线商品评论主体（作者）具有不可见性，同时评论内容也往往带有主观色彩，这些都为虚假评论的产生提供了机会。
比如有些商家（或用户）为了达到刻意吹捧或诋毁某些商品或服务的目的，往往对这类商品或服务做出虚假评论。
在线商品虚假评论的研究源于Bing Liu教授团队于2007年对在线商品垃圾评论检测（review apam detection）相关研究的提出。
虚假评论由于其真实样本语料获取困难、发布者行为手段隐蔽，危害深远，因而一直是国内外学者的研究重点和难点。
但以往研究主要存在以下几个问题：（1）研究多以英文语料为主，围绕在线商品评论质量影响因素、质量特征以及质量评价等多个方面展开。
而中文语法特征和语法结构较之英文存在较大差异，并且在中国当前信用体系不完善和法律监制的漏洞下，逐渐衍生出大批的中国式特色虚假评论操作方式，如“刷钻”，因而这些问题都亟待解决。
（2）研究多以垃圾评论为对象，检测模型缺乏针对性。
虚假评论虽然可以划分为垃圾评论的一种，但事实上无论从行为者发布动机、文本隐蔽性、检测难度，以及危害程度比垃圾评论都有过之而无不及。
因此，需要从欺骗和干扰两个维度将其区分研究。
本文基于以上两点，以国内最大网络零售交易市场淘宝为例，通过从淘宝平台抓取43万条评论语料，并同时乔装淘宝店主潜入虚假评论组织获取基本事实数据。
从而详细分析和阐述了中文在线商品虚假评论形成的六大路径。
包括形成路径中主体与主体间的行为动机，以及每类途径中的在线虚假评论信息特征。
1.在线商品虚假评论信息含义辨析与界定1.1在线商品虚假评论信息含义辨析在线商品虚假评论至今并没有一个独立统一的定义，由于目前对在线商品虚假评论的研究多等同于垃圾评论的研究，因而大部分学者采用Jinal等提出的对垃圾评论的定义和分类，即垃圾评论分为虚假评论（unmlthful opinion）、无关评论（reviews on brands only）以及非评论信息（non-reviews）3种类别。
我国学者孟美任等将“虚”和“假”分开定义，其中“虚”是指滥发没有任何价值的评论信息，事实上这里的“虚”即指Jinal等定义中的第二和第三类垃圾评论。
然而无论是将虚假评论等同于垃圾评论来研究，或是将“虚”和“假”分开来，以上学者对在线商品虚假评论的界定都是从行为主体者动机出发。
即虚假评论指那些为达到促销自家商品，提升自身信誉或诋毁竞争者商品的目的而发表的不真实的过高或过低的评论，从而故意误导消费者或是干扰平台意见挖掘系统。
这里的行为动机主要来源于商家为提升自身销售量，实现利益最大化。
然而通过对淘宝近43万条评论语料进行实验分析后，我们发现以下两个问题：（1）无关评论以及非评论信息对于消费者和商家误导作用较弱，在平台的意见挖掘系统中也极易识别，并不会影响评论的情感分析和效用排序系统的稳定性。
（2）信息具有时效性，仅在一段时间内对决策具有价值。
然而在线商品评论展示时间具有一个较长的时间段，商家的服务可能本身根据在线评论提供的参考决策发生了改善，因而之前的差评也失去了对消费者决策的指导意义，在某种程度上也成为误导消费者的错误信息。
在线商品虚假评论的识别和治理其意义在线评论效用服务，旨在为消费者提供真实、客观与便捷的决策支持服务。
因此，只有那些不真实虚夸或过贬的以及早已失去信息时效性的在线商品评论才是我们亟待研究和治理的对象。
1.2在线商品虚假评论信息含义界定本文从评论信息效用的角度，将在线商品评论分为无用评论和有用评论（如图1）。
无用评论是指产品的评论相关度较低即主要包含广告宣传，以及无关商品信息的无意义评论；而有用评论则指产品的评论相关度较高从而会影响消费者购买决策的评论，其中有用评论又分为正面有用评论和负面有用评论。
在线商品虚假评论即指那些会误导消费者做出错误购买决策的评论即“负面有用”评论，他们常常通过“乔装掩饰”成正面有用评论，从而诱使消费者购买过分吹捧的劣质商品（负面积极评论），或是阻止消费者购买蓄意诋毁的正常商品（负面消极评论），以达到自己的非法目的，以及那些早已失去信息的时效性，会导致当前消费者作出错误购买决策的不真实信息。
2.在线商品虚假评论信息的影响在线商品评论是用户表达对已购买商品或服务意见与建议的一种途径，它作为商家与消费者以及消费者与消费者之间一种特殊的延时通讯模块，既可以帮助商家评估销售状况，以指导下一阶段的营销战略，同时也辅助其他消费者做出正确的购买决策，获得良好的在线购物体验。
随着网络购物的深入普及，各在线商品交易平台评论数据呈指数级增长，海量的在线评论数据使得人们越来越难以最短的时间获得最有价值的信息，因此越来越多的平台开始着手评论的深度挖掘工作，从而进一步提升消费者购物体验。
评论挖掘主要包括评论商品特征挖掘、评论情感倾向挖掘以及评论效用排序等几个方面。
在中文信息处理方面，如李实等提出了基于改进关联规则算法实现了针对中文产品评论的产品特征信息挖掘，张紫琼等对在线评论情感分析领域的研究现状与进展动态进行了综述分析，李志字采用模糊层次分析以及语义挖掘等方法构建了在线商品评论效用排序模型。
然而，由于在线评论系统的不完善和利益的诱使，大量的虚假评论充斥在在线购物环境中，使得在线购物环节的每个主体深受其害，包括商家、平台和消费者，其中消费者是在线虚假评论的最大和最终受害者。
每当一条新的虚假评论产生，最直接的影响者便是最先接受虚假信息的消费者，诱导其做出错误的购物决策。
随着虚假评论的不断增长，不管是何方主体出于何种目的制造的虚假评论，都会使得目标商家在短期内的销售业绩发生显著的变化，或因竞争对手的诋毁使得销售急剧下滑，或因商家自身的吹捧使得业绩显著高升，而这都属于不正当的商业竞争行为，严重干扰了有序的电商竞争环境。
另一方面，虚假评论信息也严重干扰了平台评论挖掘效果，甚至导致结果与事实背道而驰，比如劣质商品得到消费者的一致好评或优质商品却被刻意诋毁。
商家销售业绩和平台挖掘结果的双重错误结果又使得更多的消费者购物失策，形成难以遏制的恶性循环。
一旦大量的消费者“恍然大悟”，他们便对在线购物平台的信誉甚至整个网络购物环境产生深深地质疑，整个网络购物环境的信誉都会严重受损。
3.在线商品虚假评论信息形成路径分析3.1路径主体3.1.1在线商品交易平台在线商品交易平台是在线商品评论信息流转的载体，并通过一系列的交易制度（如信用制度、支付制度等）来保障商品评论信息流转的正常秩序，同时在线商品交易平台还承担着对评论信息进行二次加工的重要角色，例如进行评论情感倾向挖掘、效用排序、特征词提取等工作，从而较高的提升了评论信息的效用和价值，以此为用户提供更好的购物体验。
当前在线商品交易平台可分为开放型平台和自营型平台两类。
开放型平台指平台并不参与销售，各类大小型商家入驻平台，自营销售，自负盈亏，平台只需规范网上交易服务，并合理的控制激烈的内部竞争，如淘宝、拍拍等C2C平台以及天猫等开放型B2C平台。
自营型平台指平台自主引进货源，自营销售或是自主经营品牌，自产自销的商业模式。
该平台自主拥有经营权，内部竞争小，对外高度统一。
如京东、聚美优品以及凡客（自主经营品牌）等B2C平台。
3.1.2在线商品销售商家在线商品销售商家作为在线商品虚假评论信息形成路径的必要节点，既可能是虚假评论的作用对象，又可能是在线商品虚假评论的操作主体。
在开放型平台中，平台内部商家之间竞争较大，为了提升自身信誉，提高商品交易量，在平台现有网络信用体系、商品评论体系存在缺陷的情况下，往往较易出现恶性竞争。
如淘宝商家的“刷信用”、“刷钻”，或是请职业差评师诋毁竞争对手。
而对于自营型平台，整个在线交易平台本身就作为一个大型的在线商品销售商家，面对来自其他平台激烈的外部竞争，为了稳固自身的信誉，提升自身的流量，也会屏蔽正面的消极评价（即真实的负面评价），或者制造负面的积极评价（即虚假的过分吹捧评价）。
3.1.3在线虚假评论中介在线虚假评论中介是指专业操作虚假评论，以达到非法盈利目的的组织或团体，是在线商品交易平台不完善的信用体系下逐渐发展的新兴灰色行业。
根据目的划分，可分为职业差评中介和信用炒作中介。
职业差评中介属于恶劣的商业竞争并且涉嫌敲诈勒索等法律问题，因此较隐蔽，常通过QQ群建立组织，仅在论坛、贴吧等网站宣传，如注明“专业打击淘宝假冒伪劣产品，同行竞争请加QQ号”等标语。
他们按照雇主的要求针对竞争对手的店铺或者商品进行恶意差评，直至竞争对手店铺倒闭。
相比之下，信用炒作中介更为常见，它通过模拟在线购物流程来做出虚假的交易和评价，其主要操作手段为互刷和代刷。
互刷是指把有意向信用炒作的商家组织起来，通过信用和资金担保机制让这些来自不同II）地址的商家进行连环互拍，通常速度较慢。
代刷则指平台通过招聘的大量职业刷客群来拍下宝贝并作出好评，卖家无需参与其中，平台明码标价全称托管代刷，速度较快，费用较高。
3.1.4在线评论者（1）职业虚假评论者职业虚假评论者指专门从事制造虚假评论的群体，分为虚假好评的职业刷客群和虚假差评的职业差评师。
其中刷客群既包含由“刷平台”进行组织和分配工作的专业刷客群，又包含通过中介建立起来的卖家互刷群。
他们能按照“虚假评论雇主”的要求，对特定的商品进行虚假交易，并作出相应的评价。
大部分评价均是“好”、“卖家态度不错”、“挺好的”等泛泛而谈的评论，很少涉及商品本身质量的细节描述。
而差评师常常通过QQ群建立起固定的组织团伙，针对那些低信用的卖家，通过差评来敲诈勒索，或根据雇主要求恶意中伤雇主竞争对手。
职业虚假评论者在种种隐蔽的操作手法下做出的虚假评论，消费者确实难辨真伪，并且防不胜防。
（2）一般虚假评论者一般虚假评论者指那些正常的买家由于商家的利诱或骚扰，以及主观上多商家的不满而给出不符合自身对产品实际体验的评价内容。
