近日，我校张顺香教授课题组在基于情感强度和PU学习的虚假评论检测方面取得新进展，相关研究成果《Building Fake Review Detection Model Based on Sentiment Intensity and PU Learning》在人工智能领域国际TOP期刊《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》（IF =14.255，中科院一区Top期刊）上发表，安徽理工大学为论文第一单位，该论文撰写人为计算机科学与工程学院2019级计算机技术研究生朱奥强。

基于情感强度和PU学习的虚假评论检测原理图

在海量的产品评论中，虚假评论严重误导了消费者，破坏了网络市场的公平性。考虑到虚假评论的隐蔽性和多样性，构建了基于情感强度和PU learning的虚假评论识别模型。该文主要解决的问题包括：（1）欺骗性评论特征不明显，难以检测的问题；（2）虚假评论数据集难以构建的问题。主要的创新方法：根据不同的情绪强度划分数据集，以此改变虚假评论所处的环境。因此，原本具有隐藏特征的欺骗性评论将在新的集合环境(子集)中会相对失去隐蔽性。

此项工作得到国家自然科学基金、安徽省高校协同创新基金等项目资助。