垃圾评论识别研究综述

• 作者: 徐德华 李耀鹏
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 垃圾评论 识别方法 机器学习 Web2.0
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 理论探索
• 页码范围: 22-23,25
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.04.022

摘要

电子商务领域在线评论的数量已经非常庞大.个人用户可以在决定购买产品或者服务之前阅读之前用户所发表的评论以作参考,商业组织可以获取消费者反馈,快速调整产品服务和市场策略,同时,这些评论信息也具有很大的科研价值.但是在线评论中存在一部分垃圾评论,这严重影响了在线评论发挥其应有的作用.根据识别对象,现有的垃圾评论识别研究可以分为三类,即识别垃圾评论发表者、识别垃圾评论发表者团体和直接识别垃圾评论,在此基础上对每一类的识别方法进行了分析,希望能对该领域研究有所裨益.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐德华	同济大学经济与管理学院	16	214	7.0	14.0
2	李耀鹏	同济大学经济与管理学院	1	0	0.0	0.0