In e-commerce, online retailers are usually suffering from professional malicious users (PMUs), who utilize negative reviews and low ratings to their consumed products on purpose to threaten the retailers for illegal profits. Specifically, there are three challenges for PMU detection: 1) professional malicious users do not conduct any abnormal or illegal interactions (they never concurrently leave too many negative reviews and low ratings at the same time), and they conduct masking strategies to disguise themselves. Therefore, conventional outlier detection methods are confused by their masking strategies. 2) the PMU detection model should take both ratings and reviews into consideration, which makes PMU detection a multi-modal problem. 3) there are no datasets with labels for professional malicious users in public, which makes PMU detection an unsupervised learning problem. To this end, we propose an unsupervised multi-modal learning model: MMD, which employs Metric learning for professional Malicious users Detection with both ratings and reviews. MMD first utilizes a modified RNN to project the informational review into a sentiment score, which jointly considers the ratings and reviews. Then professional malicious user profiling (MUP) is proposed to catch the sentiment gap between sentiment scores and ratings. MUP filters the users and builds a candidate PMU set. We apply a metric learning-based clustering to learn a proper metric matrix for PMU detection. Finally, we can utilize this metric and labeled users to detect PMUs. Specifically, we apply the attention mechanism in metric learning to improve the model's performance. The extensive experiments in four datasets demonstrate that our proposed method can solve this unsupervised detection problem. Moreover, the performance of the state-of-the-art recommender models is enhanced by taking MMD as a preprocessing stage.


翻译:在电子商务中,网上零售商通常受到专业恶意用户(PMUS)的困扰,他们利用负面评论和对消费产品的低评级,故意威胁零售商获取非法利润。具体地说,PMU发现有三个挑战:(1) 专业恶意用户不从事任何异常或非法互动(他们从未同时留下太多负面审查和低评级),他们采取掩盖战略来伪装自己。因此,常规超值检测方法被其遮罩战略所混淆。(2) PMU检测模式应该既考虑评级,也考虑审查,从而使PMU发现多式问题。(3) 公共中专业恶意用户没有贴标签的数据集,这使PMUMU检测出一个不受监督的学习问题。为此,我们建议采用一个不受监督的多式学习模式:MMMD(他们从未同时留下太多负面审查和低评级),并采用隐蔽的检测方法。MMM(M)首先使用经过修改的RNNN模型将信息审评预测成一种情绪评分,共同考虑评级和评分。然后,专业恶意用户分析(MUP)在公开的标签中,建议采用4 PB(M(M),我们建议采用该标准,以测量测试指标评级和MUB(我们测试)用户之间的测测测测测测测。

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