基于卷积神经网络的虚假评论识别模型

• 作者: 韩俣谈
• 来源期刊: 科学技术创新
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 虚假评论 识别模型
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 78-79
• 页数: 2页
• 分类号: TP183
• 字数: 1774字
• 语种: 中文

摘要

在线商品虚假评论的出现使消费者利益受到损害,而对于虚假评论识别的传统方法往往依赖于人工提取文本特征,专业领域知识的受限导致特征提取不全面、模型分类效果不理想.针对这些不足,本文提出基于卷积神经网络的学习框架,利用不同大小的卷积核学习评论更深层次的文本特征,同时减少了人为特征提取所需要的工作量.实验结果表明该方法在准确率和F值均取得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩俣谈	上海财经大学统计与管理学院	1	1	1.0	1.0