Opinion spam: un nuovo algoritmo becca le recensioni false

Alla recente conferenza WWW tenutasi a fine aprile sono state presentate, come ogni anno, una nutrita serie di documenti e studi che proponevano nuove metodologie per meglio comprendere e analizzare il web.

Una parte delle paper presentate alle conferenze WWW riguardano spesso nuovi algoritmi per classificare informazioni, fare il ranking di risorse o individuare lo spam. In altre parole, algoritmi di information retrieval, la disciplina su cui si basa la tecnologia dei motori di ricerca.

Leggere i documenti presentati ad ogni conferenza è un buon modo per capire di che cosa sono teoricamente capaci gli ingegneri dei motori di ricerca o di altri servizi web che gestiscono grandi quantità di dati. Io ritengo che le informazioni acquisite leggendo questi documenti siano molto più significative di quelle che si acquisiscono leggendo i brevetti degli algoritmi di Google.

Quest’anno, un documento in particolare ha attratto la mia attenzione e vi linko anche il PDF: “Spotting Fake Reviewer Groups in Consumer Reviews“.

Si tratta di una nuova metodologia chiamata GSRank, nata per individuare attività di opinion spamming e in particolare gruppi di recensori falsi tra quelli veri e genuini che scrivono recensioni o opinioni sui portali di prodotti o servizi.

Il documento non è scritto in inglese molto scorrevole e rutta anche un po’ di matematica; il presente articolo ha l’obiettivo spiegarvi questa nuova metodologia in modo che chiunque possa capirla.

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