본 논문에서는 네이버 영화 평점 데이터를 바탕으로 왜곡된 평점을 주는 사용자를 필터링하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 평점을 주는 패턴 및 사용자들의 개인 평에 사용하는 단어들의 특성을 파악하여 해당 사용자가 왜곡된 평점을 주는지의 여부를 판별한다. 제안 방법을 1000명 이상의 개인 사용자가 평을 한 네이버 영화들에 적용한 결과 약 7~20%의 사용자가 왜곡된 평점을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 필터링 후 평점의 순위가 바뀌는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 올바른 영화평점을 얻고자 하는 사용자들에게 좋은 공헌을 할 것으로 기대된다.
This paper proposes a way to filter out the people who give distorted movie ratings in On-line environment. With the movie rating data from Naver (www.naver.com), we have found two typical patterns that the malicious movie raters have presented. The first is that their points are very extreme. The second is that their opinions with regard to the movie are normally very irrelevant to the content of the movie. Leveraging this fact, the proposed scheme could filter out around 7~20% of the raters, which leads to non-trivial change of the ranking of the movies. This paper contributes to the people who want to know the true ratings of movies.
