欺骗性模式数据集

欺骗性模式数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：欺骗性模式,电商,虚假评论,虚假评分,机器学习,消费者保护,人工智能伦理

数据概述： 本数据集旨在帮助检测电商网站中的欺骗性模式，特别是虚假评论和虚假评分。数据集包含两个文件，用于分类和分析欺骗性在线行为： - patterns.csv - 包含各种欺骗性模式的文本或数值表示。 - pattern_classification.csv - 将识别出的模式映射到特定类别，支持监督学习方法进行分类。

数据用途概述： 该数据集适用于识别和分类电商中的欺骗性模式，训练机器学习模型以检测虚假评论和评分，以及增强消费者保护以标记欺骗性行为。具体应用场景包括： - 开发AI驱动的浏览器扩展，提醒用户注意可疑评论。 - 建立电商信任和安全监控系统。 - 研究操纵性的在线行为。

潜在应用： 本数据集对从事欺诈检测、AI伦理和数字市场消费者保护的研究人员和开发人员具有重要价值。