approche paramétrée pour lutter contre les spammeurs de commentaires

Aujourd'hui, les sites web de commerce électronique offrent un grand nombre de plates-formes aux utilisateurs, qui peuvent ainsi exprimer leurs points de vue, leurs opinions et publier leurs commentaires sur les produits présents sur le web. Ce contenu apporté par les utilisateurs est mis à la disposition des autres clients et des fabricants et constitue une source d'information précieuse. Bien que ces avis soient une source d'information importante, le contrôle de la qualité de ces données générées par les utilisateurs n'est pas assuré. La popularité des sites de commerce électronique augmentant considérablement, la qualité des avis se dégrade de jour en jour, ce qui affecte les décisions d'achat des clients. Les spammeurs peuvent publier des commentaires positifs pour promouvoir un produit ou une marque ou des commentaires négatifs dans l'intention de dévaloriser un produit ou une marque. Malheureusement, de nombreuses organisations gagnent de l'argent en se livrant à de telles activités. Les spammeurs sont également fortement rémunérés par ces organisations pour rédiger de faux commentaires sur les produits ciblés sur le web. Dans ce travail, nous adoptons une approche différente pour détecter les critiques suspectes, les critiques suspectes et les groupes de critiques suspectes en tenant compte des statistiques géographiques et des paramètres de réseau.