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