本发明公开一种基于电商评论识别恶意用户的方法，步骤是：步骤1，构建三元组用于存储评分数据；步骤2，初始化所有用户的信誉；步骤3，计算各商品在各个评分下的带权群组大小；步骤4，计算不同商品中各群组的占比矩阵；步骤5，将占比矩阵映射到行和列分别对应用户和商品的矩阵中；步骤6，计算各用户所在群组占比的平均值和标准差，并计算用户评分的标准差；步骤7，根据步骤6得到的数据计算用户信誉；步骤8，基于步骤7得到的用户信誉，重复步骤3‑7，然后计算两次用户信誉的差值，若大于阈值则继续迭代，直至小于或等于阈值；步骤9，将信誉最低的L个用户当作恶意用户。此种方法可提高筛选恶意用户的精确度，增大识别过程计算的稳定性。