【摘 要】
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在线社区问答（Community Question Answering,CQA）网站已经吸引了众多参与者在互联网上分享知识和获取信息,成为广受大众欢迎的交流平台。然而,随着众包系统的快速发展,许多恶意用户利用众包平台组织针对CQA网站的共谋攻击,参与任务的账号通过发布诱导性问题和欺诈性答案,推广他们的目标（产品或服务）。通过这些众包任务,可以完全操纵问答内容,并聚合成多个合谋问答（Q＆As）欺诈群
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在线社区问答（Community Question Answering,CQA）网站已经吸引了众多参与者在互联网上分享知识和获取信息,成为广受大众欢迎的交流平台。然而,随着众包系统的快速发展,许多恶意用户利用众包平台组织针对CQA网站的共谋攻击,参与任务的账号通过发布诱导性问题和欺诈性答案,推广他们的目标（产品或服务）。通过这些众包任务,可以完全操纵问答内容,并聚合成多个合谋问答（Q＆As）欺诈群组,从而控制用户的情感倾向,左右用户的决策,进而影响CQA社区问答的整体环境,使其公信度大大降低。有关识别CQA欺诈内容的工作已有大量研究,其中大多数方法提取问答文本信息及其发布者用户的行为特征,使用二元分类器来检测识别欺诈问答和正常问答。总的来说,这些方法几乎都基于这样的假设,即问题与答案彼此不相关,可以独立地检测识别。然而,真实在线社区问答并不是独立出现的,很多问答是在众包任务驱动下发布的,彼此之间具有关联性,且欺诈特征并不明显,使得以往的研究工作针对这些合谋性质的欺诈性问答的检测性能效果不佳。为了应对这些挑战,本文提出了一个基于异质数据融合学习的在线问答社区欺诈检测框架（Spam Detection Framework based on Heterogeneous Data Aggregation Learning in CQA,SDHDAL）。具体地,本文深入研究了众包任务的活动流程,总结了合谋攻击的欺诈模式,将其建模为问答中关键词的共现,然后使用余弦模式挖掘的方式来提取欺诈模式及问答群组。在此基础上,从个体和群体两个层面提取高区分度的问答属性,并建立问答之间直接和间接的依赖关系,然后将问题、答案、属性、依赖关系建模为属性异构信息网络（Attributed Heterogeneous Information Network,AHIN）。其次,利用集体分类（Collective Classification）思想,提出一种AHIN上的迭代式检测算法,该算法基于有标签问答,融合问答特征以及依赖关系问答的标签属性,对无标签问答进行标签预测、迭代更新及分类操作。最后,利用百度知道（Baidu Zhidao）收集的真实问答数据集,对提出的SDHDAL方法进行了性能评估,实验结果表明该方法对于合谋欺诈性问答检测是有效的,准确性Precision方面高达88.5%,综合指标F1-Measure方面达到87%,并且优于许多已有方法。
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