C2C电子商务中虚假评价用户的识别方法研究

发布时间：2017-07-02 20:07

  本文关键词：C2C电子商务中虚假评价用户的识别方法研究

  更多相关文章： 虚假评价 用户特征 相似度分析 水军团体识别

【摘要】：一直以来,虚假评价的泛滥严重制约着我国电子商务的发展。虚假评价会误导消费者,致使他们做出错误的决策,甚至会给他们带来经济上的损失,因此识别出在线购物网站中发布虚假评价的用户有着重要的现实意义。针对这一现状,本文基于电子商务网站中水军用户与非水军用户之间的特征差异构建了一套虚假评价用户的识别方法,通过该识别方法,能够有效地发现网站中发表虚假评价的水军用户,从而为消费者提供一个良好的信用环境。 本文基于向量表示方法研究了C2C电子商务用户的特征模型,深入分析了买家和卖家用户在虚假评价过程中关注点的差异,分别构建了基于信用级别、评价及时度、控制度等7个维度的买家特征模型和基于信用级别、好评度等4个维度的卖家特征模型。以淘宝网数据为例,分别对买家用户中的水军用户与非水军用户之间、卖家用户中的不良商家与诚信商家之间的特征差异进行量化分析,建立不同特征下的累积分布图,进而基于水军用户与非水军用户、不良商家与诚信商家在这些特征上存在的不同程度的差异给出这些维度的权重,为虚假评价用户的识别奠定基础。 基于买家用户之间以及卖家用户之间在用户特征上存在差异,本文提出了基于用户特征的虚假评价用户识别方法。首先,根据卖家用户之间的特征差异进行异常分析,可以优先识别出可能包含虚假评价用户的候选商品集。接着,根据买家用户之间的特征差异对候选商品集中的买家进行相似度分析并基于此构建出用户的相似度网络,对该相似度网络进行小团体分析后,得到一个由水军团体及非水军团体组成的集合。最后,利用水军用户与非水军用户在共同评价商品数量上的差别,即可识别出该集合中的水军用户和非水军用户。实验表明本文提出的方法具有良好的识别效果。
【关键词】：虚假评价 用户特征 相似度分析 水军团体识别
【学位授予单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F724.6
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-15
• 1.1 研究背景和意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-13
• 1.2.1 信任模型中虚假评价的识别9-10
• 1.2.2 商品垃圾评价的检测10-12
• 1.2.3 网络水军团体的识别方法12
• 1.2.4 文献评述12-13
• 1.3 论文的研究内容与创新13-14
• 1.3.1 研究内容13
• 1.3.2 主要创新13-14
• 1.4 论文的结构14-15
• 第二章 虚假评价相关概念的介绍15-22
• 2.1 电子商务平台中的评价机制15-18
• 2.1.1 电子商务中信誉的基本概念15-16
• 2.1.2 电子商务平台中的信誉评价体系概述16-17
• 2.1.3 电子商务网站中评价的分类17-18
• 2.2 电子商务中的虚假评价18-19
• 2.2.1 虚假评价概述18-19
• 2.2.2 虚假评价的特性19
• 2.3 电子商务中的网络水军19-21
• 2.3.1 网络水军概述19-20
• 2.3.2 电子商务中网络水军概况20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 电子商务网站中用户特征的分析22-37
• 3.1 电子商务网站中用户特征模型的构建22-29
• 3.1.1 电子商务网站中用户基本特征的概述22-23
• 3.1.2 用户特征模型的建模维度及描述23-28
• 3.1.3 用户特征模型的表示28-29
• 3.2 电子商务网站中用户特征实证分析29-35
• 3.2.1 数据集的建立29-31
• 3.2.2 用户特征差异实证分析31-35
• 3.3 本章小结35-37
• 第四章 基于用户特征的虚假评价用户的识别37-49
• 4.1 基于卖家用户特征的异常分析37-38
• 4.2 基于买家用户特征的用户相似度的度量38-43
• 4.2.1 传统的用户相似度度量方法及其分析38-40
• 4.2.2 基于用户特征的用户相似度度量方法40-42
• 4.2.3 用户相似度网络的构建42-43
• 4.3 基于买家用户特征的水军用户的识别43-44
• 4.4 实证分析44-47
• 4.4.1 数据的收集44-45
• 4.4.2 性能评价指标45-46
• 4.4.3 实验结果分析46-47
• 4.5 本章小结47-49
• 第五章 总结与展望49-51
• 5.1 论文总结49-50
• 5.2 工作展望50-51
• 附录A51-54
• 附录B54-56
• 参考文献56-61
• 在读期间发表的学术论文及研究成果61-62
• 致谢62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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1 纪淑娴;C2C电子商务中在线信誉反馈系统有效性研究[D];西南交通大学;2009年

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本文编号：511004