【摘要】：定義垃圾評(píng)論邊界,利用智能算法有效識(shí)別垃圾評(píng)論。對(duì)垃圾評(píng)論進(jìn)行內(nèi)部細(xì)分,構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并提出一種改良決策樹(shù)方法對(duì)垃圾評(píng)論進(jìn)行智能評(píng)估,并提供可讀性規(guī)則�；贛atlab語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),通過(guò)實(shí)證研究,驗(yàn)證所構(gòu)建的垃圾評(píng)論識(shí)別模型能夠達(dá)到較高預(yù)測(cè)精度。提供了一種高效的多在線評(píng)論多分類(lèi)智能識(shí)別方法,為垃圾評(píng)論的分類(lèi)監(jiān)管治理提供技術(shù)支持。
【圖文】：

建立正規(guī)增益為屬性選擇標(biāo)準(zhǔn)的決策樹(shù)NG(A，S)=∑4t=1－pilog2pi－∑j∈value(A)SjS∑4t=1－pilog2pilog2n(2)其中pi是屬于類(lèi)別t的樣本占總樣本數(shù)的比例。Value(A)為特征A的取值集合。S和Sj分別為樣本總數(shù)以及特征A取值為j的樣本個(gè)數(shù)。3.3垃圾評(píng)論識(shí)別流程本文首先采用中科院計(jì)算技術(shù)研究所的ICTCLAS工具，并通過(guò)加入HowNet情感詞典和自定義詞典對(duì)評(píng)論語(yǔ)料進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注等預(yù)處理，再運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與決策樹(shù)相結(jié)合的模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。具體流程如圖1所示:圖1垃圾評(píng)論識(shí)別流程圖—59—2016年4月第36卷第4期現(xiàn)代情報(bào)JournalofModernInformationApr.，2016Vol.36No.4

，如果只要樣例被正確劃分為垃圾評(píng)論，而不必考慮具體是欺騙型、干擾性還是低效用性垃圾評(píng)論，則本文試驗(yàn)結(jié)果在查準(zhǔn)率、查全率、綜合F值、總準(zhǔn)確率上均遠(yuǎn)高于SVM模型。表4不同模型預(yù)測(cè)精度對(duì)比模型垃圾評(píng)論查準(zhǔn)率(%)查全率(%)綜合值F(%)評(píng)論總準(zhǔn)確率(%)Logistic回歸二分類(lèi)80.663.270.871.2SVM二分類(lèi)79.874.076.877.2本文模型四分類(lèi)80.776.078.380.5本文模型二分類(lèi)85.080.082.482.6為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的穩(wěn)定性，對(duì)以上數(shù)據(jù)采用4次交叉法重新實(shí)驗(yàn)，4次實(shí)驗(yàn)結(jié)果的各性能指標(biāo)如圖2～4所示:圖24次實(shí)驗(yàn)的查準(zhǔn)率指標(biāo)因?yàn)橛?xùn)練集的子例是隨機(jī)選取，使各個(gè)類(lèi)型的子例在訓(xùn)練集中所占的比例不同，數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)會(huì)有所變化，但每組實(shí)驗(yàn)的識(shí)別精度大致相同，，說(shuō)明方法的穩(wěn)定性較好。從篩選后用于建立決策樹(shù)的屬性來(lái)看，也存在比較穩(wěn)定的趨勢(shì)，具體情況如表5所示�！�60—2016年4月第36卷第4期網(wǎng)絡(luò)交易垃圾評(píng)論智能識(shí)別研究Apr.，2016Vol.36No.4

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