摘要：【目的】解决电子商务平台中存在的虚假交易问题。【方法】依据消费者历史购买和评论行为数据,提出一种结合深度置信网络和模糊集的虚假交易识别方法,通过识别虚假交易的用户（刷客）进行虚假交易的识别。【结果】识别准确率达到89%,与浅层机器学习模型试验结果进行对比,其综合性能有明显提升。【局限】相对于淘宝存在的海量刷客,实验数据较少。仅以淘宝数据作为验证数据,未涉及其他电子商务平台。【结论】本方法能够较好地识别刷客,减少电子商务中的虚假交易问题。

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