Uma abordagem parametrizada para lidar com spammers de resenhas

Atualmente, os s?tios Web de com?rcio eletr?nico oferecem um grande n?mero de plataformas aos utilizadores, nas quais estes podem exprimir os seus pontos de vista, as suas opini?es e publicar as suas cr?ticas sobre os produtos na Web. Os conte?dos publicados pelos utilizadores est?o dispon?veis para outros clientes e fabricantes, constituindo uma valiosa fonte de informa??o. Embora estas cr?ticas sejam uma importante fonte de informa??o, o controlo da qualidade destes dados gerados pelos utilizadores n?o est? assegurado. Dado que a popularidade dos s?tios de com?rcio eletr?nico est? a aumentar imensamente, a qualidade das cr?ticas est? a piorar de dia para dia, afectando assim as decis?es de compra dos clientes. Os autores de spam podem publicar coment?rios positivos para promover um produto/marca ou coment?rios negativos com a inten??o de o rebaixar. Infelizmente, muitas organiza??es est?o a ganhar dinheiro com estas actividades. Os autores de spam s?o tamb?m muito bem pagos por essas organiza??es para escreverem coment?rios falsos sobre os produtos visados na Web. Neste trabalho, adoptamos uma abordagem diferente para detetar cr?ticas suspeitas, revisores suspeitos e grupos de revisores suspeitos, tendo em conta estat?sticas geogr?ficas e par?metros de rede.