基于逻辑回归的中文在线评论有效性检测模型

• 作者: 吴含前 朱云杰 谢珏
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 在线评论有效性 逻辑回归 关联规则
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 433-437
• 页数: 5页
• 分类号: P315.69
• 字数: 4838字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2015.03.004

摘要

为了实现电子商务和社交网络中文在线评论有效性的自动化检测，提出了一种单一主题环境下基于逻辑回归的垃圾评论检测模型．中文在线评论有效性的检测可以归结为分类问题，结合中文在线评论的特点提取了9个特征以构建分类模型；为获取核心特征主题的相关度，采用基于关联规则的评论名词模式优化了ICTCLAS中文分词系统的主题识别，进而利用交叉语言模型获取在线评论主题相关度．实验中采取了人为标定的1000条评论作为样本，把支持向量机分类模型作为对比进行试验，利用数据挖掘工具Weka进行计算．结果表明，采用优化评论名词模式下基于逻辑回归的垃圾评论检测模型结果的准确率达到83．54％，比支持向量机分类模型计算得到的准确率高2．10％．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴含前	东南大学计算机科学与工程学院	15	108	7.0	10.0
2	谢珏	东南大学蒙纳士大学苏州联合研究生院	9	92	3.0	9.0
3	朱云杰	东南大学计算机科学与工程学院	1	14	1.0	1.0