| 垃圾商品评论信息的识别研究 |
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| 引用本文： | 李霄,丁晟春.垃圾商品评论信息的识别研究[J].现代图书情报技术,2013(1):63-68. |
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| 作者姓名： | 李霄 丁晟春 |
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| 作者单位： | 南京理工大学信息管理系 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目“基于文本语义挖掘的商品评论信息可信度分析研究”(项目编号:71103085);教育部人文社会科学研究规划基金项目“基于语义的电子商务产品主/客观信息提取研究”(项目编号:09YJA870015)的研究成果之一 |
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| 摘 要： | 从信息有用性的角度对垃圾商品评论信息进行分析,选择数码领域的相机评论作为研究对象,构建数据集,从评论、评论者和被评论的商品三个方面选择11个特征,使用支持向量机模型中4种常用的核函数进行垃圾商品评论的识别,对识别效果较好的RBF核函数中的参数C和γ进行优化,使得商品评论中的垃圾评论识别的准确率提高到78.16%,召回率提高到72.18%,并选取4种不同特征组合进行对比,证明评论、评论者和被评论的商品三大特征组合的效果最好,最后通过与Logistic回归模型的对比,验证SVM对垃圾评论的识别效果明显优于其他算法。
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| 关 键 词： | SVM 垃圾评论 特征选择 核函数 商品评论信息 |
Research on Review Spam Recognition |
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| Li Xiao Ding Shengchun.Research on Review Spam Recognition[J].New Technology of Library and Information Service,2013(1):63-68. |
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| Authors: | Li Xiao Ding Shengchun |
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| Institution: | Li Xiao Ding Shengchun(Department of Information and Management,Nanjing University of Science & Technology,Nanjing 210094,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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