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文檔簡介
1、由于在線產品評論信息可以極大影響產品的銷售,為了推廣或詆毀特定的產品,存在很多產品評論者故意發(fā)布不真實的產品評論。利用評論圖中產品節(jié)點、評論節(jié)點和評論者節(jié)點間的相互關系,通過迭代計算可以得出產品節(jié)點、評論節(jié)點和評論者節(jié)點的信譽度,從而檢測在線購物站點產品評論者中的虛假評論者。為了在網絡購物環(huán)境中找出虛假評論者,提出了一種新的評論圖結構,即產品評論圖。該產品評論圖不僅利用評論,產品,評論者之間的相互關系,還利用從數(shù)據集中獲取的評論,產品,
2、評論者自身所具有的大量特征。將產品評論圖和評論集中的評論特征相結合,提出了一種基于評論特征的在每輪迭代過程中逐步淘汰評論者及其評論的 ICE算法,極大提高了迭代收斂速度、準確率和召回率。通過在評論、評論者和產品的評分函數(shù)中加入評論特征進行矯正,進一步提高基于評論圖方法檢測虛假評論者的準確度。通過對算法返回結果各特征分布情況進行分析,得出不同算法所適于檢測的虛假評論者類型,方便算法的實際應用。
本文提出了一種半監(jiān)督的分類方法對I
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