一种改进图神经网络的虚假评论检测方法

电商平台中的虚假评论存在误导消费者购买决策、损害消费者和合法商家权益的问题。现有的虚假评论识别方法难以发现虚假评论之间的隐含关联。为了提高虚假评论检测的分类效果,提出一种基于TrustRank算法和图神经网络的虚假评论检测方法。首先,通过构建虚假评论相关特征,计算出特征的重要性分数;其次,结合改进Trust⁃Rank方法计算评论的可疑值,利用自适应邻域采样策略对图中节点进行有偏向和自适应地选择并生成目标节点的邻域,以此改进GraphSAGE的随机采样算法;最后,使用Yelp数据集对该模型进行验证。结果表明,TR-GraphSAGE模型相比于LSTM、TextCNN、GCN和GraphSAGE,在准确率、召回率与F13个方面分别提升了5.86%、15.01%和10.12%。TR-GraphSAGE模型能够降低噪音对预测的影响,保证邻域信息的质量和数量,从而提高关联特征表示质量,为虚假评论检测提供了一种新方法。

最美的人

星期一，我们在学校操场观看了海门山歌剧《最美乡村教师》。大概剧情是这样的：施凡是一个没有爸爸妈妈的孩子，和爷爷相依为命。一次，施凡在孙一鸣家饭店打工时，偶然遇到了教珠心算的陈老师和她的学生们，便加入了珠心算社团。施凡天资聪明，被选上了参加国际珠心算大赛。谁知天有不测风云，施凡在夺取冠军时，他爷爷突然发病去世，好心的陈老师收养了他。为了同学们，陈老师拒绝了国际学校邀请，继续留在乡村给同学们当老师。施凡长大后，也像他妈妈（陈老师）一样当了一名乡村教师，来报答妈妈的养育之恩。

勤奋

勤奋是夏日里的挥汗如雨， 勤奋是冬日里的寒窗苦读。

高校形象塑造——基于高校加V官博研究视角

随着近年来网络的迅速发展,微博作为一种新型的媒介平台和舆论阵地受到社会的广泛关注。各高校为顺应时代趋势纷纷开通了高校加V官方微博,想要更好地为公众传递自身形象。以微博这一热门信息传播平台为例,在已有研究的基础上,对以参与观察法所得到的信息进行分析,归纳出高校加V官方微博对高校形象塑造效果不佳的五种影响因素:语言风格、更新频率、发布内容、互动率和事件响应处理能力,并分析得到以上五个影响因素的作用机理,最后提出高校合理利用官博塑造其形象的相关建议,以期引导高校正确地利用微博这类网络传播媒体塑造高校形象。