基于语言结构和情感极性的虚假评论识别

• 作者: 任亚峰 姬东鸿 尹兰
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 虚假评论 聚类 语言结构 情感极性 遗传算法
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 313-320
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6471字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1310040

摘要

随着电子商务的发展，识别网络中的虚假评论意义重大。传统的启发式策略或全监督学习算法不能有效地解决该问题。虚假评论与真实评论在语言结构和情感极性上存在差异，提出基于遗传算法对语言结构及情感极性特征进行优化选择，并利用选取的特征结合无监督硬、软聚类算法对虚假评论进行识别。实验结果验证了所提算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姬东鸿	武汉大学计算机学院	92	887	16.0	26.0
2	任亚峰	武汉大学计算机学院	13	135	6.0	11.0
3	尹兰	武汉大学计算机学院	13	126	5.0	11.0