Detectando Avaliações Spam em uma Rede Social Baseada em Localização
Resumo
Redes sociais baseadas em localização (Location-based Social Networks - LBSNs) como Foursquare e Yelp permitem que o usuário compartilhe a sua localização geográfica com sua rede social através de smartphones que possuem GPS, busquem por locais interessantes e também postem avaliações em locais existentes. Ao permitir que os usuários comentem sobre os locais, LBSNs cada vez mais têm que lidar com diferentes formas de ataques, que visam a propaganda de mensagens não solicitadas nas avaliações sobre os locais. Neste trabalho, investigamos a tarefa de identificar diferentes tipos de spam em avaliações de uma popular LBSN brasileira, chamada Apontador. Com base em uma coleção de avaliações pré-classificadas fornecida pelo Apontador e em informações coletadas sobre usuários e locais, identificamos três tipos de avaliações irregulares que denominamos como Comercial local, Boca-suja e Poluidora. Em seguida, utilizamos o nosso estudo de caracterização em uma abordagem de classificação que foi capaz de diferenciá-las com alta precisão.
Referências
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