基于随机森林和规则匹配的垃圾评论识别

• 作者: 康准 魏伟
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 垃圾评论识别 随机森林 集成学习算法 不平衡问题
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 90-94
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4790字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2017.12.017

摘要

针对电子商务平台存在的大量垃圾评论,提出一种基于随机森林和规则匹配的垃圾识别方法.该方法对样本进行有放回的重复抽取样以建立随机模型,以减弱评论数据集不平衡性的影响.一部分垃圾评论数据特征明显,采用规则匹配进一步提高评论识别的召回率.从现有的电商平台上提取评论数据集进行实验,结果表明基于随机森林分类模型比其他基于基线分类模型分类效果更好,且引入规则匹配机制后,分类效果也有一定程度的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康准	中南民族大学计算机科学学院	2	6	1.0	2.0
2	魏伟	中南民族大学计算机科学学院	1	0	0.0	0.0