【摘 要】
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第三方点评网站中大量虚假评论的存在,不仅影响消费者的利益,还会对商家信誉造成伤害,不利于点评网站的发展。因此,虚假评论的检测对于网站及电子商务的良性发展至关重要。是否能够对虚假评论进行精确识别影响着电子商务的发展趋势。本文以大众点评评论为数据来源,对采集数据进行人工标注,基于评论内容和评论者行为提取了三种特征指标,通过对评论者所评论的文本内容提取了N-gram特征和主题特征这两类与文本相关的特征以
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第三方点评网站中大量虚假评论的存在,不仅影响消费者的利益,还会对商家信誉造成伤害,不利于点评网站的发展。因此,虚假评论的检测对于网站及电子商务的良性发展至关重要。是否能够对虚假评论进行精确识别影响着电子商务的发展趋势。本文以大众点评评论为数据来源,对采集数据进行人工标注,基于评论内容和评论者行为提取了三种特征指标,通过对评论者所评论的文本内容提取了N-gram特征和主题特征这两类与文本相关的特征以及依据评论者的相关行为进行了行为特征的提取,基于提取的三种特征使用机器学习的传统方法进行虚假评论分类模型的构建,对三类特征进行组合,构建LR、SVM和RF三种分类器对虚假评论进行分类,对比模型取得的F1值最佳为85.48%,构建的模型具有一定的有效性。深度学习模型的构建过程以词向量作为输入,在双向LSTM和CNN两种模型上进行对比实验,实验发现双向LSTM和CNN较传统机器学习分类性能都有所提高,本文构建的CNN-LSTM模型结合CNN和LSTM的优势,对不同的特征使用不同的模型进行特征提取,语义特征和传统离散特征分别采用LSTM和CNN挖掘,最终CNN-LSTM模型的效果最佳,取得88.24%的F1值。相较于其他方法,本文提出的CNN-LSTM模型能够更加高效的进行虚假评论识别工作,相比于机器学习的传统方法,深度学习能对虚假评论进行有效识别。
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