RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Detección de opiniones fraudulentas empleando Autoencoders
A1 Comanescu, Vlad Alexandru
A2 Grado en Ingeniería Informática
AB Mediante este trabajo se propone un modelo de aprendizaje profundo para ladetección de una problemática, la detección de valores atípicos de un conjuntode datos, basándose en la técnica no supervisada llamada Autoencoder.Con el continuo crecimiento del comercio electrónico(e-commerce), el uso dela web para compartir experiencias sobre distintos servicios o productos se haconvertido en un factor determinante para las personas. Cada vez hay más usuarios que recurren a las opiniones de los demás para la compra de un bien o unservicio.Sin embargo, esto también ha resultado en que haya personas que de forma consciente publiquen opiniones engañosas, tanto positivas para impulsar laventa de un bien o negativas para perjudicar a cierto servicio. Esto ha llevado aque el producto afectado tenga una gran dificultad en recuperar la confianzade los demás y seguir siendo rentable.En la actualidad, el fraude online, incluido el uso de opiniones engañosas, esun fenómeno común impulsado por los beneficios.
YR 2021
FD 2021
LK http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/22641
UL http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/22641
LA es
DS Repositorio institucional de la Universidad de La Laguna
RD 26-may-2024