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《西南交通大学》 2015年
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垃圾评论检测算法的研究

郑川  
【摘要】:在电子商务平台上垃圾评论已经严重影响到消费者的用户体验和切身利益,如何检测垃圾评论成为当前研究的热点。垃圾评论可以分为内容型垃圾评论和欺诈型评论,内容型垃圾评论通常为了达到消息传播的目的,欺诈型评论的目的在于改变潜在消费者对商品的印象。本文通过分析垃圾评论的表现形式,分别针对内容型垃圾评论和欺诈型评论进行分析和检测。内容型垃圾评论通常在评论内容中添加广告链接、垃圾网页链接和黄赌毒等,其目的在于信息的推送和病毒的传播等。本文通过研究内容型垃圾评论的表现形式,分析内容型垃圾评论的特征,设计BP神经网络模型和自编码神经网络与朴素贝叶斯的结合模型对内容型垃圾评论进行检测。欺诈型垃圾评论是指评论发布者通过虚假的发货和虚假的订单获取大量的评论权限,蓄意吹捧和诋毁特定对象的形象,达到改变潜在消费者购买行为的虚假评论。欺诈型评论直接影响到消费者的购买决定,损害消费者对商品的知情权。本文通过分析欺诈型评论发布者表现形式,设计了基于多元特征的欺诈型评论检测模型。其中多元特征包含用户行为特征、商品特征、用户自身属性特征和评论内容特征。根据研究表明评论发布者行为特征对欺诈型评论检测贡献较大,然而当前在用户行为特征提取中掺杂过多的人工参与,本文使用栈式自编码神经网络对用户行为特征进行自动学习,减少特征提取中的人工参与,致力于学习更全面的用户行为特征,然后本文使用多元特征对欺诈型评论进行检测。
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.1

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【参考文献】
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【相似文献】
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