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基于用户行为的产品垃圾评论者检测研究
被引量:
16
1
作者
邱云飞
王建坤
+1 位作者
邵良杉
刘大有
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第11期254-257,261,共5页
为找到垃圾评论的制造者,提出一种基于用户行为的产品垃圾评论者检测方法。从垃圾评论者的行为目的出发,将其发表垃圾评论的5种行为模式作为垃圾评论者的检测指标,从卓越亚马逊网站获取1 470个评论用户,按单指标选取、5个指标集成选取...
为找到垃圾评论的制造者,提出一种基于用户行为的产品垃圾评论者检测方法。从垃圾评论者的行为目的出发,将其发表垃圾评论的5种行为模式作为垃圾评论者的检测指标,从卓越亚马逊网站获取1 470个评论用户,按单指标选取、5个指标集成选取的方法确定最可能和最不可能成为垃圾评论者的评论用户各25个,并对这50个评论者进行人工标记,根据标记结果设计有监督的线性回归模型。实验结果表明,该模型从1 470个评论者中发现88个用户为垃圾评论者,对垃圾评论者的检测效果优于基于用户有用性投票的基准方法。
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关键词
用户行为
线性回归模型
垃圾评论者检测
短文本
产品评论
垃圾评论
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职称材料
产品垃圾评论检测研究综述
被引量:
13
2
作者
孙升芸
田萱
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第B10期198-201,共4页
互联网上的产品垃圾评论混淆视听,误导了潜在消费者。产品垃圾评论检测的目的就是将垃圾评论从评论文本中找到并去除,保留真实的产品评论供用户参考。首先将产品垃圾评论和互联网上其它常见的垃圾信息进行了对比,并把产品垃圾评论的检...
互联网上的产品垃圾评论混淆视听,误导了潜在消费者。产品垃圾评论检测的目的就是将垃圾评论从评论文本中找到并去除,保留真实的产品评论供用户参考。首先将产品垃圾评论和互联网上其它常见的垃圾信息进行了对比,并把产品垃圾评论的检测和产品评论的质量判断、产品评论的情感分析等相关的工作进行了比较分析。然后从产品垃圾评论检测的数据集、检测方法两个角度对相关工作做了概述和分析。最后,在上述工作的基础上提出了一些产品垃圾评论检测研究中值得进一步关注的问题。
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关键词
产品评论
垃圾评论
垃圾评论检测
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职称材料
基于评论行为的商品垃圾评论的识别研究
被引量:
9
3
作者
孙升芸
田萱
何军
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第11期4314-4319,共6页
为了识别商品垃圾评论,基于垃评论员发表的多为垃圾评论这一基本思想,提出一种基于评论员评论行为来判定其是否为垃圾评论员的方法。分析定义了垃圾评论员常见的三类评论行为,分别是针对同类商品发表垃圾评论,针对同品牌商品发表垃圾评...
为了识别商品垃圾评论,基于垃评论员发表的多为垃圾评论这一基本思想,提出一种基于评论员评论行为来判定其是否为垃圾评论员的方法。分析定义了垃圾评论员常见的三类评论行为,分别是针对同类商品发表垃圾评论,针对同品牌商品发表垃圾评论和针对同一卖家商品发表垃圾评论;在对这三类评论行为建模的同时提出一种依据重复性过高或过低打分的评论数量来计算评论员垃圾指数(spam score)的方法。实验数据为在当当网摄影摄像商品区发表过评论的评论员的所有评论信息。实验结果通过人工评判和计算NDCG(normalize discounted cumulative gain)值的方法来检验,实验结果准确有效。
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关键词
商品评论
垃圾评论
垃圾评论识别
垃圾评论员
评论行为
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职称材料
基于主题模型和情感分析的垃圾评论识别方法研究
被引量:
8
4
作者
金相宏
李琳
钟珞
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第10期254-258,共5页
随着电子商务的飞速发展,网络购物越来越被消费者认同,而随之产生的产品评论给消费者的购买决策带来了影响。产品评论是指用户在购物站点上对商品的评价信息,而经过分析和研究发现这些评论中充斥着大量的垃圾评论,因此垃圾评论的识别成...
随着电子商务的飞速发展,网络购物越来越被消费者认同,而随之产生的产品评论给消费者的购买决策带来了影响。产品评论是指用户在购物站点上对商品的评价信息,而经过分析和研究发现这些评论中充斥着大量的垃圾评论,因此垃圾评论的识别成了电子商务在提高服务质量的过程中需解决的重要问题之一。根据垃圾评论的主要特点提出LDA-SP(LDA-Sentiment Polarity)垃圾评论识别方法。首先利用LDA主题模型过滤出内容型垃圾评论,然后结合情感分析识别出欺骗型垃圾评论。对网络商城的大量评论数据进行准确度分析实验的结果表明,LDA-SP方法的识别准确度高于传统的LDA主题模型和单一的情感极性分析方法,能够有效地检测垃圾评论,从而使产品评论信息更加客观准确,为电子商务用户提供了有效的参考信息。
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关键词
产品评论
垃圾评论
主题模型
情感分析
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职称材料
融合多特征的产品垃圾评论识别
被引量:
4
5
作者
吴敏
何珑
《微型机与应用》
2012年第22期85-87,90,共4页
针对JINDALN等人新近提出的利用逻辑回归模型识别产品垃圾评论的检测方法中使用过多产品评论特征这一问题,分析了解决方法,并提出对特征进行显著性检验。通过对亚马逊数据集的实验结果表明,采用显著性特征建立的回归模型优于所有特征建...
针对JINDALN等人新近提出的利用逻辑回归模型识别产品垃圾评论的检测方法中使用过多产品评论特征这一问题,分析了解决方法,并提出对特征进行显著性检验。通过对亚马逊数据集的实验结果表明,采用显著性特征建立的回归模型优于所有特征建立的模型。新模型不仅解决了上述问题,减少了计算量,而且整体性能不变,这表明以显著性特征建模有助于提高模型的检测质量。
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关键词
逻辑回归
产品垃圾评论
显著性检验
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职称材料
互联网产品评论信息中垃圾评论的识别方法浅析
6
作者
许少岩
钟敏娟
《科技广场》
2014年第2期231-238,共8页
互联网的开放性使得当前互联网上的用户生成内容没有质量控制机制,产品评论中存在大量垃圾评论,如何识别这些垃圾评论信息成为重要问题。本文对产品评论信息中垃圾评论的识别方法进行了综述,先将产品垃圾评论和互联网上其他常见的垃圾...
互联网的开放性使得当前互联网上的用户生成内容没有质量控制机制,产品评论中存在大量垃圾评论,如何识别这些垃圾评论信息成为重要问题。本文对产品评论信息中垃圾评论的识别方法进行了综述,先将产品垃圾评论和互联网上其他常见的垃圾信息进行了对比,然后从产品垃圾评论检测的数据集、识别方法两个角度对相关工作做了概述和分析,最后在上述工作的基础上提出了一些值得产品垃圾评论识别研究进一步关注的问题。
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关键词
产品评论
垃圾评论检测
评论内容
用户行为
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职称材料
基于评论产品属性情感倾向评估的虚假评论识别研究
被引量:
20
7
作者
陈燕方
李志宇
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2014年第9期81-90,共10页
【目的】提出一种基于评论产品属性情感倾向评估模型(Review Attribute of Product-Based Emotion Evaluate,RAPBEE模型),用于在线商品虚假评论的识别。【方法】针对在线商品虚假评论采用评论产品属性情感倾向离群度量方法,结合已有评...
【目的】提出一种基于评论产品属性情感倾向评估模型(Review Attribute of Product-Based Emotion Evaluate,RAPBEE模型),用于在线商品虚假评论的识别。【方法】针对在线商品虚假评论采用评论产品属性情感倾向离群度量方法,结合已有评论效用研究对评论结果进行综合排序,从而得出评论的可信度序列。【结果】基于R语言实现,在模型试验集上,通过RAPBEE模型识别处理后的评论序列和当前商品真实情况的符合度为86.2%,实验结果表明RAPBEE模型有较强的实际应用能力与适应度。【局限】需要依赖于已有属性词典的建模方式,在大规模的数据运行效率上有待改进。【结论】提供一种新的针对中文商品虚假评论识别处理方法,具有较强的扩展能力。
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关键词
情感倾向
虚假评论
垃圾评论
商品评论
虚假评论识别
原文传递
面向产品垃圾评论识别的特征工程
被引量:
1
8
作者
曾德胜
黄发良
潘传迪
《福建师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期25-31,共7页
特征工程是产品垃圾评论识别研究中的关键技术之一,绝大多数现有的垃圾评论检测方法都是根据先验知识进行特征选择与指标定义,这类方法主观性过强从而难以应用推广.以电子商务平台"天猫"热销产品评论为研究对象,提出基于评论...
特征工程是产品垃圾评论识别研究中的关键技术之一,绝大多数现有的垃圾评论检测方法都是根据先验知识进行特征选择与指标定义,这类方法主观性过强从而难以应用推广.以电子商务平台"天猫"热销产品评论为研究对象,提出基于评论数据预分析的垃圾评论识别特征工程,然后运用决策树进行垃圾评论检测.实验表明,与其它基于先验的特征工程相比较,该方法能有效提升垃圾评论分类的效果.
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关键词
产品垃圾评论
特征工程
决策树
原文传递
题名
基于用户行为的产品垃圾评论者检测研究
被引量:
16
1
作者
邱云飞
王建坤
邵良杉
刘大有
机构
辽宁工程技术大学软件学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第11期254-257,261,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(70971059)
辽宁省高等学校创新团队支持计划基金资助项目(2009T045)
辽宁省科技攻关计划基金资助项目(2007308003)
文摘
为找到垃圾评论的制造者,提出一种基于用户行为的产品垃圾评论者检测方法。从垃圾评论者的行为目的出发,将其发表垃圾评论的5种行为模式作为垃圾评论者的检测指标,从卓越亚马逊网站获取1 470个评论用户,按单指标选取、5个指标集成选取的方法确定最可能和最不可能成为垃圾评论者的评论用户各25个,并对这50个评论者进行人工标记,根据标记结果设计有监督的线性回归模型。实验结果表明,该模型从1 470个评论者中发现88个用户为垃圾评论者,对垃圾评论者的检测效果优于基于用户有用性投票的基准方法。
关键词
用户行为
线性回归模型
垃圾评论者检测
短文本
产品评论
垃圾评论
Keywords
user behavior
linear regression model
review
spam
mer detection
short text
product
review
review
spam
分类号
TP311.52 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
产品垃圾评论检测研究综述
被引量:
13
2
作者
孙升芸
田萱
机构
北京林业大学信息学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第B10期198-201,共4页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金(YX2011-30)
北京林业大学新进教师科研启动基金(BLX2w8019)资助
文摘
互联网上的产品垃圾评论混淆视听,误导了潜在消费者。产品垃圾评论检测的目的就是将垃圾评论从评论文本中找到并去除,保留真实的产品评论供用户参考。首先将产品垃圾评论和互联网上其它常见的垃圾信息进行了对比,并把产品垃圾评论的检测和产品评论的质量判断、产品评论的情感分析等相关的工作进行了比较分析。然后从产品垃圾评论检测的数据集、检测方法两个角度对相关工作做了概述和分析。最后,在上述工作的基础上提出了一些产品垃圾评论检测研究中值得进一步关注的问题。
关键词
产品评论
垃圾评论
垃圾评论检测
Keywords
product
review
review
spam
product review spam
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于评论行为的商品垃圾评论的识别研究
被引量:
9
3
作者
孙升芸
田萱
何军
机构
中国人民大学信息学院
北京林业大学信息学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第11期4314-4319,共6页
基金
北京林业大学新进教师科研启动基金项目(BLX2w8019)
中央高校基本科研业务费专项基金项目(YX2011-30)
文摘
为了识别商品垃圾评论,基于垃评论员发表的多为垃圾评论这一基本思想,提出一种基于评论员评论行为来判定其是否为垃圾评论员的方法。分析定义了垃圾评论员常见的三类评论行为,分别是针对同类商品发表垃圾评论,针对同品牌商品发表垃圾评论和针对同一卖家商品发表垃圾评论;在对这三类评论行为建模的同时提出一种依据重复性过高或过低打分的评论数量来计算评论员垃圾指数(spam score)的方法。实验数据为在当当网摄影摄像商品区发表过评论的评论员的所有评论信息。实验结果通过人工评判和计算NDCG(normalize discounted cumulative gain)值的方法来检验,实验结果准确有效。
关键词
商品评论
垃圾评论
垃圾评论识别
垃圾评论员
评论行为
Keywords
product
review
review
spam
review
spam
detection
review
spam
mer
review
behavior
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于主题模型和情感分析的垃圾评论识别方法研究
被引量:
8
4
作者
金相宏
李琳
钟珞
机构
武汉理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第10期254-258,共5页
基金
国家社会科学基金(15BGL048)
国家863计划项目(2015AA015403)资助
文摘
随着电子商务的飞速发展,网络购物越来越被消费者认同,而随之产生的产品评论给消费者的购买决策带来了影响。产品评论是指用户在购物站点上对商品的评价信息,而经过分析和研究发现这些评论中充斥着大量的垃圾评论,因此垃圾评论的识别成了电子商务在提高服务质量的过程中需解决的重要问题之一。根据垃圾评论的主要特点提出LDA-SP(LDA-Sentiment Polarity)垃圾评论识别方法。首先利用LDA主题模型过滤出内容型垃圾评论,然后结合情感分析识别出欺骗型垃圾评论。对网络商城的大量评论数据进行准确度分析实验的结果表明,LDA-SP方法的识别准确度高于传统的LDA主题模型和单一的情感极性分析方法,能够有效地检测垃圾评论,从而使产品评论信息更加客观准确,为电子商务用户提供了有效的参考信息。
关键词
产品评论
垃圾评论
主题模型
情感分析
Keywords
product
review
s,
review
spam
,Topic model,Sentiment analysis
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合多特征的产品垃圾评论识别
被引量:
4
5
作者
吴敏
何珑
机构
福州大学数学与计算机学院
福州大学信息化建设办公室
出处
《微型机与应用》
2012年第22期85-87,90,共4页
文摘
针对JINDALN等人新近提出的利用逻辑回归模型识别产品垃圾评论的检测方法中使用过多产品评论特征这一问题,分析了解决方法,并提出对特征进行显著性检验。通过对亚马逊数据集的实验结果表明,采用显著性特征建立的回归模型优于所有特征建立的模型。新模型不仅解决了上述问题,减少了计算量,而且整体性能不变,这表明以显著性特征建模有助于提高模型的检测质量。
关键词
逻辑回归
产品垃圾评论
显著性检验
Keywords
logistic regression(LR)
product review spam
significance testing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
互联网产品评论信息中垃圾评论的识别方法浅析
6
作者
许少岩
钟敏娟
机构
江西财经大学信息管理学院
江西财经大学数据与知识工程江西省高校重点实验室
出处
《科技广场》
2014年第2期231-238,共8页
基金
国家社会科学基金"基于Web挖掘的网络水军伪舆情识别及防范研究"(编号:12CTQ042)
2013年国家级大学生创新训练计划项目的研究成果
文摘
互联网的开放性使得当前互联网上的用户生成内容没有质量控制机制,产品评论中存在大量垃圾评论,如何识别这些垃圾评论信息成为重要问题。本文对产品评论信息中垃圾评论的识别方法进行了综述,先将产品垃圾评论和互联网上其他常见的垃圾信息进行了对比,然后从产品垃圾评论检测的数据集、识别方法两个角度对相关工作做了概述和分析,最后在上述工作的基础上提出了一些值得产品垃圾评论识别研究进一步关注的问题。
关键词
产品评论
垃圾评论检测
评论内容
用户行为
Keywords
product
&#39
s
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Detection
Content of
review
User Behavior
分类号
G206 [文化科学—传播学]
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职称材料
题名
基于评论产品属性情感倾向评估的虚假评论识别研究
被引量:
20
7
作者
陈燕方
李志宇
机构
华中师范大学信息管理学院
华中师范大学湖北省电子商务研究中心
中国人民大学信息学院
出处
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2014年第9期81-90,共10页
基金
国家大学生创新性实验计划(A类)基金项目"在线商品虚假评论识别及其治理研究"(项目编号:220-20111201316)的研究成果之一
文摘
【目的】提出一种基于评论产品属性情感倾向评估模型(Review Attribute of Product-Based Emotion Evaluate,RAPBEE模型),用于在线商品虚假评论的识别。【方法】针对在线商品虚假评论采用评论产品属性情感倾向离群度量方法,结合已有评论效用研究对评论结果进行综合排序,从而得出评论的可信度序列。【结果】基于R语言实现,在模型试验集上,通过RAPBEE模型识别处理后的评论序列和当前商品真实情况的符合度为86.2%,实验结果表明RAPBEE模型有较强的实际应用能力与适应度。【局限】需要依赖于已有属性词典的建模方式,在大规模的数据运行效率上有待改进。【结论】提供一种新的针对中文商品虚假评论识别处理方法,具有较强的扩展能力。
关键词
情感倾向
虚假评论
垃圾评论
商品评论
虚假评论识别
Keywords
Emotion tendency Fake
review
s Spare
review
s
review
s of online
product
s
review
s
spam
detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
面向产品垃圾评论识别的特征工程
被引量:
1
8
作者
曾德胜
黄发良
潘传迪
机构
罗定职业技术学院电子信息系
福建师范大学软件学院
温州医科大学附属第一医院浙江省智慧医疗工程技术研究中心
出处
《福建师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期25-31,共7页
基金
浙江省智慧医疗工程技术研究中心开放基金(ZH2016004)
福建省教育厅资助项目(JA13077)
文摘
特征工程是产品垃圾评论识别研究中的关键技术之一,绝大多数现有的垃圾评论检测方法都是根据先验知识进行特征选择与指标定义,这类方法主观性过强从而难以应用推广.以电子商务平台"天猫"热销产品评论为研究对象,提出基于评论数据预分析的垃圾评论识别特征工程,然后运用决策树进行垃圾评论检测.实验表明,与其它基于先验的特征工程相比较,该方法能有效提升垃圾评论分类的效果.
关键词
产品垃圾评论
特征工程
决策树
Keywords
product review spam
feature engineering
decision tree
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于用户行为的产品垃圾评论者检测研究
邱云飞
王建坤
邵良杉
刘大有
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
16
下载PDF
职称材料
2
产品垃圾评论检测研究综述
孙升芸
田萱
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011
13
下载PDF
职称材料
3
基于评论行为的商品垃圾评论的识别研究
孙升芸
田萱
何军
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012
9
下载PDF
职称材料
4
基于主题模型和情感分析的垃圾评论识别方法研究
金相宏
李琳
钟珞
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017
8
下载PDF
职称材料
5
融合多特征的产品垃圾评论识别
吴敏
何珑
《微型机与应用》
2012
4
下载PDF
职称材料
6
互联网产品评论信息中垃圾评论的识别方法浅析
许少岩
钟敏娟
《科技广场》
2014
0
下载PDF
职称材料
7
基于评论产品属性情感倾向评估的虚假评论识别研究
陈燕方
李志宇
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2014
20
原文传递
8
面向产品垃圾评论识别的特征工程
曾德胜
黄发良
潘传迪
《福建师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
原文传递
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