本文選題：戶信譽度 + 用戶生成內(nèi)容質(zhì)量�。� 參考：《清華大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：Web2.0的到來促進了戶成內(nèi)容的繁榮發(fā)展，在促進知識傳播與解決信息不對等的同時，同時也產(chǎn)了戶惡意破壞他編輯的內(nèi)容、偽造虛假評論、不尊重版權(quán)上傳他成果等問題。這些問題的產(chǎn)使得對戶信譽度與戶成內(nèi)容質(zhì)量的評估成為必須。 本先闡述了數(shù)據(jù)的獲取、預(yù)處理與特征的抽取。我們以英維基百科作為知識分享類站的代表進研究，下載了英維基百科的數(shù)據(jù)，針對維基百科的章與作者的特點，我們抽取了量特征。我們隨機抽取了3個類作為三個數(shù)據(jù)集，以數(shù)據(jù)集下的章與章的作者作為研究對象，并對章質(zhì)量與作者的信譽度進標注，得到標準數(shù)據(jù)集。我們以亞馬遜評論作為商務(wù)評論站的代表進 研究，下載了亞馬遜的評論數(shù)據(jù)，并隨機的選取電產(chǎn)品下的評論與評論者作為研究對象，先對數(shù)據(jù)集進預(yù)處理解決數(shù)據(jù)稀疏性問題，針對亞馬遜評論和評論者的特點，，抽取了量特征，并通過標注對評論與評論者進標注，得到標準數(shù)據(jù)集。 在維基百科中，我們提出了雙翼因圖模型，該模型利我們所抽取的特征集，將作者的信譽度與章質(zhì)量的估測結(jié)合在統(tǒng)的模型中解決。我們通過L-BFGS算法對模型進學(xué)習(xí)，從獲得各個因的權(quán)重，并在測試集上對章質(zhì)量與作者的信譽度進估測以驗證模型的正確性，我們選取了個模型作為基準法與我們的法進較，實驗顯我們的法在準確率和綜合評價指標F1上都有較提。在亞馬遜評論中，我們提出了評論因圖模型，來檢測評論中的虛假評論者與虛假評論，該模型將檢測虛假評論者和虛假評論結(jié)合在統(tǒng)的模型中解決。我們通過L-BFGS算法對模型進學(xué)習(xí)，獲得各個因的權(quán)重，并在測試集中檢測虛假評論與虛假評論者以驗證模型的正確性，我們還選取了個模型作為基準法與我們的法進較，我們的法在準確率和F1上都有較提。章最后總結(jié)了本主要作，并提出今后研究向的重點。
[Abstract]:The arrival of Web2.0 promotes the prosperity and development of Hucheng content. While promoting the dissemination of knowledge and solving the problem of unequal information, it also produces problems such as malicious destruction of his edited content, falsification of false comments and disrespect for copyright uploading of his work. These problems make it necessary to evaluate the reputation and content quality. This paper first describes the data acquisition, preprocessing and feature extraction. We take Wikipedia as the representative of knowledge sharing site and download the data of Wikipedia. According to the characteristics of Wikipedia chapter and author we extract quantitative features. We randomly select three classes as three data sets, take the author of chapter and chapter under the data set as the research object, and annotate the quality of chapter and the reputation of the author, and get the standard data set. We use Amazon Review as the representative of the Business Review Station. The research, download Amazon's comment data, and randomly select the comments and reviewers under the electrical products as the research object, first preprocess the data set to solve the problem of data sparsity, according to the characteristics of Amazon comments and reviewers, The quantitative features are extracted and the standard data set is obtained by annotating comments and commenters. In Wikipedia, we propose a biplane factor-graph model, which combines the author's reputation and chapter quality estimation in a unified model. We use the L-BFGS algorithm to study the model, get the weight of each factor, and estimate the chapter quality and the author's reputation on the test set to verify the correctness of the model. We select a model as the benchmark method to compare with our method. The experiment shows that our method is better in accuracy and comprehensive evaluation index F _ 1. In Amazon comments, we propose a review-cause-graph model to detect false reviewers and false comments, which combines the detection of false reviewers and false comments in a unified model. We use the L-BFGS algorithm to learn the model, get the weight of each factor, and test the false comments and the false commenters in the test set to verify the correctness of the model. We also choose a model as the benchmark method to compare with our method. Our method is more accurate and F1. At the end of the chapter, the main works are summarized, and the key points of the future research are put forward.
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.09;TP391.1

【共引文獻】

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本文編號：1927922