一种基于异构图的冷启动场景虚假评论检测方法

本申请涉及计算机自然语言处理领域，公开了一种基于异构图的冷启动场景虚假评论检测方法，包括以下步骤：收集并预处理包含训练集和测试集的数据集；基于指令微调的语言模型提取评论文本的情感特征；基于预训练模型提取评论文本的多粒度语义特征；通过元路径引导的异构图学习方法提取用户、产品的行为特征；将提取的行为特征与文本特征相结合，训练深度神经网络模型；最终，利用训练好的模型在冷启动场景下进行虚假评论检测。本发明能够在评论文本和用户行为信息稀缺的情况下，通过多源信息融合和图神经网络的特征学习，有效提高虚假评论检测的准确性和鲁棒性。