【摘 要】
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由于网络产品评论信息可以极大地影响产品的销售,因此很多产品评论人故意捧抬或诋毁特定产品来达到其目的.Wang G等人利用评论图中店铺、评论、评论人之间的相互关系,通过迭
【基金项目】
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本文受国家自然科学基金（61373159）资助.
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由于网络产品评论信息可以极大地影响产品的销售,因此很多产品评论人故意捧抬或诋毁特定产品来达到其目的.Wang G等人利用评论图中店铺、评论、评论人之间的相互关系,通过迭代计算得出评论、评论人和店铺的信誉度,从而发现虚假评论人.针对网络中无店铺的购物环境,提出了用产品替代店铺的新评论图结构,设计了一种逐步淘汰评论人及其评论的ICE算法,它极大地提高了迭代收敛速度.同时通过改进评论、评论人和产品的评分函数,进一步提高了基于评论图方法检测虚假评论人的准确度.实验表明,ICE算法不但收敛速度更快,而且具有更高的准
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