結託したスパムレビュアを発見するアルゴリズム - Qiita
はじめに オンラインショッピングやレストランレビューサイトにおいて， 結託してレビュー結果が不当に高くまたは低くなるようにダミーレビューを投稿する スパムレビュアーを発見したい． 今回は，2013年に AAAI Conference on Weblogs and Social Media という国際会議で発表された，Fraud Eagle アルゴリズムを実装した． レビューデータ Fraud Eagle では下の図のようなレビューグラフを考える． つまり，レビューを投稿した人（レビュア）とレビューの投稿先（商品）をそれぞれ頂点とし， レビュー関係を枝で表す．レビュー自体は文章でも星何個でも良いが， そのレビューがポジティブなのかネガティブなのか判断できる必要がある． 今回は，レビューは 0 から 1 までの間の数値を取ることにし，0.5 以上ならばポジティブ， そうでなければネガティブと判
開発フローに「トヨタ式」を導入～GMOペパボが実践した、機能改善時の“手戻り防止”に必要な2つのポイント - エンジニアtype | 転職type
GMOペパボ株式会社 EC事業部 カラーミーショップグループ エンジニア 井上 拓哉氏 大学を卒業後、刑務所、ヘッジファンド、大学などの勤務を経て、2011年にpaperboy&co.(現・GMOペパボ)へ転職。 オンラインショップ構築ASPサービスであるカラーミーショップの開発に従事。RailsとAngularJSでの開発を得意とし、現在ではカラーミーショップの「新しいショッピングカート」の開発を担当している 社内リリース時の「いまさら問題」を解決するレビューポイント リリースできる段階までサービスを構築し、社内で披露すると、自分たちが予期していないフィードバックが返ってくることがある。GMOペパボ内でも、「なぜこのような仕様にしたのか？」、「こういった考え方もできるのではないだろうか？」という開発チーム外からの指摘があるたびに開発の手戻りが発生していたという。 そこで、井上氏が新プロジ
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