在线商品评论可信性评价方法

• 作者: 向军 向静 李超
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 商品评论 评论质量 可信性 一致性 质量评估
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 181-185
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1|TP18
• 字数: 5355字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051154

摘要

针对现有商品评论存在数量大、质量参差不齐、可信度差,导致用户难以快速获取有效信息并制定高效的决策,而现有评论可信性评估主要考虑评论来源和投票形式的支持度等问题,提出了一种从评论内在质量角度实现评论可信度评估方法,即通过融合评论者等级、评论支持度和评论观点一致性等实现评论可信性评估.首先基于规则库和方法库完成了评论数据的预处理;然后基于商品特征库、通用词典、情感词典以及方法库,完成了商品特征识别和特征值提取及标准化;最后基于建立的模型完成评论可信度评估.实验结果验证了该方法的可行性,该方法可以应用于其他电商平台实现商品评论可信性自动评估.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向军	湖北民族学院信息工程学院	30	126	6.0	10.0
2	向静	湖北民族学院信息工程学院	13	9	2.0	2.0
3	李超	湖北民族学院信息工程学院	16	157	4.0	12.0