企業購入していないレビュアー提案手法：異常検知によるフェイクレビュー対策一般ユーザ正常な値デジタル社会の発展を支え、人間の能力を援助し強める情報技術、人間と計算機の境界をより快適にするための知能情報処理やメディア処理について、データの効果的利活用と人工知能の立場から教育研究を行います。目指す将来像：安全で豊かなデジタル社会を支えるAI開発研究分野生命・健康・医療情報学、計算生物学マルチメディア・データベース、ウェブ情報学・サービス情報学ソフトウェア、社会システム工学・安全システム、情報科学情報学基礎理論知覚情報処理、 知能情報学、ソフトコンピューティング経営情報システム論、土木計画学・交通工学知能情報学、情報科学・最適化手法ソフトウェア、知能情報学ヒューマンインターフェース研究テーマ生体情報処理機構の特性解析半構造データ・半永続データ・グラフデータの管理と処理知的支援システム、高度交通システム（ITS)、知的教育システム（ITS) アルゴリズムと計算複雑さコンピュータビジョンとその応用、進化計算とその応用情報通信技術を利用した情報流通および情報品質、地域公共交通向け運行管理支援システムの実用化情報社会における計画技術ソフトウェア工学、情報検索知的画像処理に基づく人の生活支援システムResearch Topicsデータサイエンスに基づくフェイクレビュー対策に関する研究昨今、企業が不当な利益を得るために商品を購入していないユーザに書かせる「フェイクレビュー」の存在によりWEBサイトの信頼度が低下する事象があります。これを防ぐためフェイクレビューを正確に検知する手法が必要となります。しかし、レビューは主観的なものであり本物かどうかはレビュアーのみにしか、わからず検知が非常に難しいです。本研究ではフェイクレビューは、真のレビューと異なる特徴を持つという仮説の下、異常なデータ点を見つける異常検知という手法によりフェイクレビューを検知します。本研究ではレビューテキスト、レビュアーの行動、レビュアーグループの行動、レビューのメタデータを利用し、これらを組み合わせることでより正確な異常検知によるフェイクレビュー検知を行います。17Information ScienceInformation Science氏名仲 隆 ○成 凱 ○合志 和晃 ○朝廣 雄一 ○米元 聡 ○稲永 健太郎 ○安部 惠介 ○于 海波 ○前田 誠 ①報酬と引き換えにフェイクレビュー作成・投稿を依頼②フェイクレビューを作成・投稿ECサイトなどのWEBサイト③レビューを見ても商品の正当な評価がわからない④サイトの信頼度が低下異常な値=フェイクレビュー評価時間・評価対象■ データサイエンス・人工知能領域教員紹介 ※「〇」は博士前期課程研究指導教員データサイエンス・人工知能領域｜博士前期課程情報科学研究科情報科学研究科
元のページ ../index.html#18