面向在线产品评论数据的有效性建模与测度研究

发布时间：2017-07-06 16:13

  本文关键词：面向在线产品评论数据的有效性建模与测度研究

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【摘要】：为提高对虚假评论的识别精度并对评论数据的有效性进行准确预测,提出一种面向在线产品数据的有效性建模与测量方法。通过结合基于核主成分的特征提取方法和最小二乘支持向量机对在线产品的虚假评论进行识别,基于排序Logit构建回归模型对量化的评论数据进行有效性判别预测。实验结果表明,该方法在虚假评论识别和数据有效性分析方面效果良好,可以为消费者提供更为精确的消费参考、为商业机构提供更具辨识意义的评论数据,具有良好的应用价值。
【作者单位】： 中国运载火箭技术研究院研究发展中心;中国航天员科研训练中心;江西师范大学计算机信息工程学院;
【关键词】： 在线产品评论 核主成分分析 虚假评论识别 排序Logistic 有效性分析
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71272018);国家自然科学基金(地区基金)资助项目(61262036)
【分类号】：TP391.1;TP18
【正文快照】： 0引言以Web 2.0为代表的互联网技术的持续发展改变了人们的生活方式,越来越多的消费者倾向于在电子商务网站进行购物。此外,消费者还习惯于利用电子商务网站提供的评论模块分享自己的购物体验和对产品的评价。随着蕴涵丰富反馈信息的在线评论数据的激增,消费者和商家对它的重

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本文编号：526898