虚假评论识别相关论文
[目的] 增强虚假评论识别任务中模型对文本深层语义信息的学习，并解决虚假评论识别任务中存在的严重的数据不平衡问题。[方法] 基于......
应用市场是当前最重要的应用分发渠道之一。应用市场中的评论会直接影响用户对应用的认知,进而影响用户下载某一应用的可能性。为......
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......
对基于内容的商品虚假评论识别进行梳理,总结现状并为后续研究提供借鉴.将基于评论者的商品虚假评论识别分为基于单个虚假评论者行......
Web 2.0时代,消费者在在线购物、学习和娱乐时越来越多地依赖在线评论信息,而虚假的评论会误导消费者的决策,影响商家的真实信用,......
互联网技术和智能化设备的不断进步极大地促进了电子商务的发展,消费者在购买并使用某个产品后会主动或被动的在电商平台中发布自......
近年来,随着网络购物的发展,消费者逐渐由传统的线下购物转向更便捷的线上购物,且养成了对已购买商品发布评论的习惯。电子商务平......
电子商务迅速发展,消费者开始热衷于网上购物和发表评论,这些评论为店家、生产厂家以及潜在的消费者提供了重要的参考信息。然而评......
针对目前虚假评论识别都是通过评论者或评论文本的显式特征来进行的,但是没有考虑评论文本的语义信息,分析结果不够准确,因此提出......
生活消费平台已成为人们获取商家信息、反馈服务或产品质量的重要平台.虚假评论作为一种夸大或诽谤目标商家口碑的商业行为在生活......
随着互联网技术的应用与普及,在线购物方式的优势突显,逐渐成为一种新型的购物形式,在线商品评论的数量也随之激增。而网上购物的......
需求是各个领域各个行业技术发展进步的动力,互联网行业也是如此。随着人们对网络的需求不断升级,互联网技术得到了进一步地发展与......
从评论利益相关者内容与行为特征相结合的角度,提出一种基于个人–群体–商户的主体关系模型（IGMRM）。选择93家店铺中9558个不同IP的......
在Web2.0技术日益发达的今天,人们越来越多地依赖网络评论做出交易决策,由此,虚假评论的识别已经变为一种迫切的需求。本文通过分......
传统的虚假评论识别方法大多采用机器学习算法,并把虚假评论识别当作一个二分类的任务进行处理,对数据集中的文本数据提取一些关键......
微博作为时下热门的社交网络平台,针对其所产生的评论文本进行情感分析已经成为人工智能领域的一个研究热点。考虑到虚假评论会降......
虚假评论识别在评论网站发展迅速的今天越来越重要。有效的区分虚假评论和真实评论是当今评论网站的急切需求。过去对于虚假评论识......
信息技术的高速发展,产生了大量数据。为了从这些海量数据中获取有用的信息,数据挖掘技术应运而生。聚类是指在没有任何先验知识或......
越来越多在线产品的销售导致产品评价数量呈爆炸式增长,一些网站上的单个产品评价数量就能达到成百上千条。这些评价信息对潜在客......
随着电子商务的快速发展,越来越多的消费者开始倾向于网上购买商品,并对商品进行评论。为了做出正确的购买决定,消费者不仅会看商......
为提高对虚假评论的识别精度并对评论数据的有效性进行准确预测,提出一种面向在线产品数据的有效性建模与测量方法。通过结合基于......
卷积神经网络(CNN)是典型深度学习算法,通过建立、模仿人脑的机制来解释数据,可以把原始数据通过一些简单的模型转变成更高层次的......
【目的】对产品虚假评论文本识别方法研究现状进行述评。【文献范围】以"Review Spam"、"虚假评论"等为主题词在WoS、CNKI、EI等8......
【目的】提出一种基于评论产品属性情感倾向评估模型(Review Attribute of Product-Based Emotion Evaluate,RAPBEE模型),用于在线......
随着电子商务的蓬勃发展,网络购物逐渐成为人们购物的主要方式。基于网络购物中消费者与网上卖家信息不对称的特点,在网购过程中,......
