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融合评分-评价一致性和多维时间序列的虚假评论识别方法 被引量：4
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作者 房有丽 王红 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第9期2044-2049,共6页
在线商品评论是指导客户购买行为的重要依据.虚假的评论无疑严重地误导消费者,为营造公平公正的在线购物环境带来巨大挑战.前人的研究主要分别依据评分或评论进行检测,一方面,研究成果没有斟辨评论内容与其评分的一致性,因为很多不真实... 在线商品评论是指导客户购买行为的重要依据.虚假的评论无疑严重地误导消费者,为营造公平公正的在线购物环境带来巨大挑战.前人的研究主要分别依据评分或评论进行检测,一方面,研究成果没有斟辨评论内容与其评分的一致性,因为很多不真实的评论与其评分是不一致的;另一方面,研究成果没有考虑评论时间对识别虚假评论的影响,因为虚假评论使得一段时间内评论数量及评分会出现突变.因此,本文提出融合评分-评价一致性和多维时间序列的虚假评论识别方法.首先,根据在线商品评论的特点,分析评论文本的情感极性,判断与其评分的一致性;其次,考虑时间因素对评分及评论数量的影响,构建基于多维时间序列的虚假评论检测模型;最后,使用将抽取的多个虚假评论特征进行融合,构建出虚假评论检测分类器.通过实验对比验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 虚假评论 时间序列 情感极性 逻辑回归
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