融合情感极性和逻辑回归的虚假评论检测方法

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：在线购物评论为消费者比较商品的质量和其他一些购买特性提供了有用信息,然而却有大量的虚假评论者受利益驱使撰写虚假或者不公正的评论来迷惑消费者。先前的研究一般都是使用文本相似度和评分模式来探测虚假评论,这些算法可以检测特定类型的攻击者,在现实场景中许多虚假评论者刻意模仿正常用户对商品进行评论,因此先前的算法对检测这类攻击效果不佳。本文通过分析评论文本的感情极性,抽取不同的特征并使用逻辑回归模型来检测虚假评论;首先,借用自然语言处理的相关技术来分析评论文本的情感极性,判断每个用户的情感偏离大众情感的程度,如果偏离越大则说明其是虚假评论者的概率就越大;然后再选取其他几个重要特征结合逻辑回归模型进行虚假检测;通过实验对比,表明了该方法取得了较好的效果。http://www.cqvip.com//QK/92035A/201603/669163201.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：逻辑回归 逻辑回归模型 cqvip 回归模型 HTTP 电子商务 虚假评论 购物行为 情感极性 逻辑回归