基于產(chǎn)品評論的垃圾評論者檢測方法.pdf

1、最近幾年，網(wǎng)上很多的文本信息愈來愈成為產(chǎn)品，服務(wù)或事件等有價(jià)值的觀點(diǎn)信息源。而且現(xiàn)在已有很多的研究工作者開始從事比如產(chǎn)品評論，論壇熱帖以及微博等觀點(diǎn)信息源的情感分析方面的研究。在研究的早期階段，人們大多將研究重心放在依賴于自然語言處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的觀點(diǎn)抽取及情感分類問題上，但是一個(gè)不容忽視的問題是垃圾評論（或虛假評論、不可信評論）會給研究工作造成極大的危害，因此如何在大量的評論當(dāng)中識別出那些垃圾評論及垃圾評論者是情感分析研究的前提，同

2、時(shí)也是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。
　　在這個(gè)互聯(lián)網(wǎng)極為發(fā)達(dá)的社會，越來越多的人們會選擇從網(wǎng)絡(luò)中獲取所需的信息，且很多人們愿意通過網(wǎng)絡(luò)分享、交流他們對于某種事物的看法和所持的態(tài)度。其中最典型的便是網(wǎng)絡(luò)購物，而這些電商平臺上的在線評論提供了大量有價(jià)值的包括產(chǎn)品和服務(wù)的信息，然而這也給某些產(chǎn)品制造商或經(jīng)銷商帶來了對評論作弊的利益驅(qū)動(dòng)，他們會雇傭那些作弊者撰寫垃圾評論來誤導(dǎo)消費(fèi)者做出錯(cuò)誤的選擇，從而提高自己的市場份額，增加自己的利潤。
　　本

3、文所研究的對象主要是基于電商平臺的產(chǎn)品評論和商店評論。首先本文對垃圾評論（者）檢測的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié)，詳細(xì)分析了本文所用的數(shù)據(jù)集及相關(guān)算法，并提出了一種創(chuàng)新的垃圾評論者檢測多重邊圖模型，模型通過對那些針對同一商品進(jìn)行評論的評論者所持的態(tài)度，將這些評論者之間的關(guān)系抽象為支持邊和反對邊，然后在迭代計(jì)算過程中融入評論者特征。本文提出的算法借鑒了TrustRank的某些思想但是卻又不盡相同。最后通過實(shí)驗(yàn)對我們的模型和算法進(jìn)行了驗(yàn)證，評測結(jié)果表