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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
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作者
陈燕方
李志宇
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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
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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
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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
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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。
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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
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Keywords
emotion tendency fake reviews spare reviews reviews of online products reviews spam detection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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