【摘要】：目前,電子商務在日常生活中扮演著非常重要的角色。而在線評論在電子商務應用中起著至關重要的作用,它幫助人們比較產(chǎn)品的質(zhì)量、評估商店的服務,并作為消費者購買決策的依據(jù)。但是,由于利益的驅(qū)動,商家開始雇傭水軍冒充普通顧客偽造評論,試圖通過虛假的評論來誤導消費者。一方面對自己的商品進行好評,另一方面對于競爭者惡意詆毀。虛假評論的存在,使營造公平公正的網(wǎng)絡購物環(huán)境帶來了巨大挑戰(zhàn)。因此,如何有效識別虛假評論成為亟待解決的網(wǎng)絡安全問題之一。許多工作者專注于研究虛假評論的檢測方法,所研究的成果在幫助用戶提供合理購物決策同時對商家良性競爭有指導意義。盡管研究人員對虛假評論檢測取得了很大進展,但依舊存在很多不足之處。首先,研究成果沒有挖掘評論文本的多維特征以及與評分之間的一致性問題;其次,忽略了評論數(shù)量及評分與時間序列存在隱含關系;最后,沒有考慮多模網(wǎng)絡特征對識別虛假評論的影響。所以,目前的研究算法對虛假評論的識別仍舊存在很大問題。針對以上對虛假評論檢測存在的問題,本文提出并深入研究一種基于知識圖譜的虛假評論檢測方法。本文主要工作如下:(1)提出一種基于評分-文本一致性的虛假評檢測方法。首先,分析評論文本的情感極性,考慮情感強度、特征影響度對文本極性的影響,并判斷文本極性與評分的一致性;其次,通過分析多源特征簡化特征集,進而提取5個重要的虛假評論檢測特征;最后,融合抽取的多個虛假評論特征,構建出虛假評論檢測分類器。該方法是計算知識圖譜中評論真實性的重要前提。(2)提出一種基于多維時間序列的虛假評論識別方法。首先,在評分和評論數(shù)量兩個維度上,借助于貝葉斯算法,擬合一條曲線時間序列曲線;其次,設置滑動時間窗口并使用模板匹配算法檢測擬合曲線突發(fā)模式;最后,比較突發(fā)時間段的評分與評論數(shù)量的一致性。該方法是根據(jù)評論數(shù)量及評分突然上升或下降的特點提出的,不但能高效率的檢測虛假評論而且有效的檢測商鋪刷單問題。(3)提出一種基于動態(tài)知識圖譜的虛假評論檢測方法。首先,構建了多粒度雙向LSTM(ST-BLSTM)網(wǎng)絡模型,用以抽取包含評論者、評論、商品和店鋪的四類實體;其次,定義了實體間的關系度量并探討了四類實體之間的聯(lián)系;然后,考慮了時間因素對虛假評論的影響,設計了一個迭代模型,在關系抽取中加入時間特征,構建動態(tài)圖譜網(wǎng)絡;最后,定義4個新指標,以有效衡量四類節(jié)點間的相互影響關系,并據(jù)此構建出虛假評論檢測分類器。此外,為支持本文的創(chuàng)新性,本文利用八爪魚數(shù)據(jù)器采集了大量多特征評論數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集彌補了當前數(shù)據(jù)單模且信息不完善的缺點。該數(shù)據(jù)集包含用戶、評論、商品、店鋪以及評論時間等多模特征信息。數(shù)據(jù)采集過程主要步驟如下:首先,通過目前虛假評論特點和查找文獻,檢驗本文采集信息源的合理性;再次,針對原始數(shù)據(jù)進行標準化并進行多模特征相關性分析;最后,驗證多模特征信息對在虛假評論檢測的重要性。
【圖文】：

些多維特征的權重比例，解決了不同特征的融合問題短期偏好。在 Movielens 數(shù)據(jù)集上的對比實驗驗證文有效提高推薦的 MAP 值。據(jù)構建病歷圖譜，有助于與開放知識庫關聯(lián)，，進行疾研究。針對目前常見的幾種基于關系數(shù)據(jù)庫的 RDF 存性能不足等問題，Xia[26]提出了一種改進的病歷圖譜以及基于類型的存儲方案的對比 驗證了該方案的有中的情況下具有更高的查詢效率。推薦和醫(yī)療系統(tǒng)應用比較成熟，很多研究者們做了大是目前把知識圖譜應用于虛假評論的檢測幾乎沒人做圖譜的虛假評論檢測方法。安排及研究工作究思路如圖 1-1 形式。

次判斷增加或者刪除某個變量是否對因變量有顯著影響， ￠( ) ￠( ) 2 中： ￠( )表示不包含檢驗變量時模型的對數(shù)似然值， ，近似服從自由度為待檢驗因素個數(shù)的 分布。當大于設，表示該影響因素對 Logistic 模型有意義。本文計算 7 05 條件下，計算結果如表 2-5 所示。結果可以看出在 5 個。因此得出其中一個變量在其他 4 個變量不變的情況下影對檢測虛假評論非常有意義。表 2-4 特征貢獻率F1 F2 F3 F4 F5 59357 0.448040 0.156428 0.056471 0.103679 0.0表 2-5 似然比測試表征 F0 F1 F2 F3 F4 F5 F66.8 9.4 6.2 4.3 5.2 3.8 3.
【學位授予單位】：山東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F713.36;TP391.1

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本文編號：2592658