【摘要】：近年來(lái)隨著我國(guó)電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,人們對(duì)于網(wǎng)上購(gòu)物的依賴程度也越來(lái)越大。年輕消費(fèi)者對(duì)于消費(fèi)的習(xí)慣和認(rèn)識(shí)早已不再是單純的線下購(gòu)物,現(xiàn)如今線上購(gòu)物已經(jīng)成為大多數(shù)年輕人購(gòu)物的首選方式,他們享受著這種便捷的購(gòu)物體驗(yàn)。然而,我國(guó)現(xiàn)階段電子商務(wù)市場(chǎng)發(fā)展仍存在一些嚴(yán)重的問(wèn)題,如由于電子商務(wù)市場(chǎng)本身的特點(diǎn)導(dǎo)致其進(jìn)入門檻低,大量商鋪良莠不齊;店家與消費(fèi)者信息不對(duì)稱導(dǎo)致的交易爭(zhēng)端亦屢有發(fā)生;交易過(guò)程的時(shí)間空間相隔絕導(dǎo)致信息獲取不全面;物流和商流隔絕導(dǎo)致整個(gè)交易涉及多個(gè)行業(yè)利于舞弊等。當(dāng)前,與我國(guó)電子商務(wù)蓬勃發(fā)展相對(duì)應(yīng)的是與之相匹配的網(wǎng)絡(luò)交易誠(chéng)信體制并未完全建立和完善。這就導(dǎo)致了一些不法商家利用電子商務(wù)市場(chǎng)的這一特點(diǎn)大量刷單,從而提高自己的店鋪信用分和自己商品的銷售量的行為發(fā)生。這些虛假信息嚴(yán)重影響了人們的購(gòu)買決策,給社會(huì)和市場(chǎng)帶來(lái)的是極其惡劣的影響。虛假交易特別是虛假好評(píng)的識(shí)別有利于消費(fèi)者個(gè)人提高自我識(shí)別能力,節(jié)約成本;有利于維護(hù)和規(guī)范化電子商務(wù)行業(yè)健康發(fā)展。本文在對(duì)國(guó)內(nèi)外一系列網(wǎng)絡(luò)交易虛假評(píng)論識(shí)別研究成果的整理和梳理的基礎(chǔ)上,分析了商家刷單從產(chǎn)生到具體實(shí)施的整個(gè)過(guò)程和交易特點(diǎn)。并依據(jù)這些特點(diǎn),首先利用分布式爬蟲技術(shù)獲取的大量產(chǎn)品評(píng)論,并就手中預(yù)先掌握的部分刷客信息作對(duì)比;其次從大量商品評(píng)論中挖掘出刷單數(shù)據(jù)并對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了標(biāo)注;然后以產(chǎn)品評(píng)論的特征集作為切入點(diǎn),使用了基于深度學(xué)習(xí)的深度置信網(wǎng)絡(luò)算法分析和識(shí)別電商交易結(jié)果即商品評(píng)論的可信程度;最后通過(guò)驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性并對(duì)比其他淺層機(jī)器學(xué)習(xí)算法,發(fā)現(xiàn)深度置信網(wǎng)絡(luò)對(duì)于評(píng)論數(shù)據(jù)的識(shí)別準(zhǔn)確率顯著高于其他淺層機(jī)器學(xué)習(xí)算法,并根據(jù)模型識(shí)別的結(jié)果分析了正常消費(fèi)者的評(píng)論特征。本文的主要貢獻(xiàn)在于:(1)以商品評(píng)論數(shù)據(jù)為突破口,挖掘消費(fèi)者商品評(píng)論的語(yǔ)言特征。以評(píng)論數(shù)據(jù)作為突破口,可以有效刻畫消費(fèi)者評(píng)論數(shù)據(jù)的語(yǔ)言特點(diǎn),并期望從中發(fā)現(xiàn)正常消費(fèi)者在評(píng)論商品時(shí)的語(yǔ)言特征。(2)基于深度置信網(wǎng)絡(luò)算法,能夠有效識(shí)別電子商務(wù)虛假評(píng)論。以往研究多使用計(jì)算機(jī)模擬虛假評(píng)論的發(fā)生,本文使用了基于python的爬蟲技術(shù)獲取海量真實(shí)用戶評(píng)論數(shù)據(jù),并運(yùn)用深度置信網(wǎng)絡(luò)算法識(shí)別刷單評(píng)論。
【學(xué)位授予單位】：安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F724.6;F274

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本文編號(hào)：2777699