基于產(chǎn)品評(píng)論的垃圾評(píng)論者檢測(cè)方法.pdf

1、最近幾年，網(wǎng)上很多的文本信息愈來(lái)愈成為產(chǎn)品，服務(wù)或事件等有價(jià)值的觀點(diǎn)信息源。而且現(xiàn)在已有很多的研究工作者開(kāi)始從事比如產(chǎn)品評(píng)論，論壇熱帖以及微博等觀點(diǎn)信息源的情感分析方面的研究。在研究的早期階段，人們大多將研究重心放在依賴于自然語(yǔ)言處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的觀點(diǎn)抽取及情感分類問(wèn)題上，但是一個(gè)不容忽視的問(wèn)題是垃圾評(píng)論（或虛假評(píng)論、不可信評(píng)論）會(huì)給研究工作造成極大的危害，因此如何在大量的評(píng)論當(dāng)中識(shí)別出那些垃圾評(píng)論及垃圾評(píng)論者是情感分析研究的前提，同

2、時(shí)也是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。
　　在這個(gè)互聯(lián)網(wǎng)極為發(fā)達(dá)的社會(huì)，越來(lái)越多的人們會(huì)選擇從網(wǎng)絡(luò)中獲取所需的信息，且很多人們?cè)敢馔ㄟ^(guò)網(wǎng)絡(luò)分享、交流他們對(duì)于某種事物的看法和所持的態(tài)度。其中最典型的便是網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物，而這些電商平臺(tái)上的在線評(píng)論提供了大量有價(jià)值的包括產(chǎn)品和服務(wù)的信息，然而這也給某些產(chǎn)品制造商或經(jīng)銷商帶來(lái)了對(duì)評(píng)論作弊的利益驅(qū)動(dòng)，他們會(huì)雇傭那些作弊者撰寫(xiě)垃圾評(píng)論來(lái)誤導(dǎo)消費(fèi)者做出錯(cuò)誤的選擇，從而提高自己的市場(chǎng)份額，增加自己的利潤(rùn)。
　　本

3、文所研究的對(duì)象主要是基于電商平臺(tái)的產(chǎn)品評(píng)論和商店評(píng)論。首先本文對(duì)垃圾評(píng)論（者）檢測(cè)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié)，詳細(xì)分析了本文所用的數(shù)據(jù)集及相關(guān)算法，并提出了一種創(chuàng)新的垃圾評(píng)論者檢測(cè)多重邊圖模型，模型通過(guò)對(duì)那些針對(duì)同一商品進(jìn)行評(píng)論的評(píng)論者所持的態(tài)度，將這些評(píng)論者之間的關(guān)系抽象為支持邊和反對(duì)邊，然后在迭代計(jì)算過(guò)程中融入評(píng)論者特征。本文提出的算法借鑒了TrustRank的某些思想但是卻又不盡相同。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)我們的模型和算法進(jìn)行了驗(yàn)證，評(píng)測(cè)結(jié)果表