本文選題：產(chǎn)品評(píng)論 + 垃圾評(píng)論�。� 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2017年10期

【摘要】：隨著電子商務(wù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)購物越來越被消費(fèi)者認(rèn)同,而隨之產(chǎn)生的產(chǎn)品評(píng)論給消費(fèi)者的購買決策帶來了影響。產(chǎn)品評(píng)論是指用戶在購物站點(diǎn)上對商品的評(píng)價(jià)信息,而經(jīng)過分析和研究發(fā)現(xiàn)這些評(píng)論中充斥著大量的垃圾評(píng)論,因此垃圾評(píng)論的識(shí)別成了電子商務(wù)在提高服務(wù)質(zhì)量的過程中需解決的重要問題之一。根據(jù)垃圾評(píng)論的主要特點(diǎn)提出LDA-SP(LDA-Sentiment Polarity)垃圾評(píng)論識(shí)別方法。首先利用LDA主題模型過濾出內(nèi)容型垃圾評(píng)論,然后結(jié)合情感分析識(shí)別出欺騙型垃圾評(píng)論。對網(wǎng)絡(luò)商城的大量評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確度分析實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,LDA-SP方法的識(shí)別準(zhǔn)確度高于傳統(tǒng)的LDA主題模型和單一的情感極性分析方法,能夠有效地檢測垃圾評(píng)論,從而使產(chǎn)品評(píng)論信息更加客觀準(zhǔn)確,為電子商務(wù)用戶提供了有效的參考信息。
[Abstract]:With the rapid development of electronic commerce, online shopping is more and more recognized by consumers.Product reviews refer to the information that users evaluate goods on shopping sites, and after analysis and research, it is found that these comments are filled with a lot of junk comments.Therefore, the identification of spam reviews has become one of the important problems to be solved in the process of improving the service quality of electronic commerce.According to the main characteristics of garbage comment, this paper presents a method of garbage comment recognition based on LDA-SP(LDA-Sentiment Policy.Firstly, the LDA theme model is used to filter out the content-type spam comments, and then the deceptive spam comments are identified by affective analysis.The experimental results of accuracy analysis on a large number of comment data in network mall show that the recognition accuracy of LDA-SP method is higher than that of traditional LDA theme model and single emotional polarity analysis method, and it can effectively detect garbage comments.Thus, the product comment information is more objective and accurate, and provides effective reference information for e-commerce users.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家社會(huì)科學(xué)基金(15BGL048) 國家863計(jì)劃項(xiàng)目(2015AA015403)資助
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：1760044