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摘要:
点评网站作为一种新兴的网络交流平台,目前存在着大量垃圾用户,他们发布的虚假垃圾评论信息误导了消费者的选择,引起不正当的市场竞争。本文基于机器学习的分类方法,对点评网站的垃圾用户进行研究,提出了基于用户评论频度的垃圾用户检测模型和基于用户评论情感度的垃圾用户检测模型,并将模型融合进行模型训练,以最大限度提高识别垃圾用户的有效性。实验表明,本文提出的方法对垃圾用户识别的准确率最高可达70%。
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 点评网站中垃圾用户识别研究
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 垃圾用户 用户评论频度 用户评论情感度 情感词库 逻辑回归
年,卷(期) 2020,(13) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 214-216
页数 3页 分类号 TP3
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王亚 许昌学院信息工程学院 21 42 4.0 6.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
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参考文献  (1)
节点文献
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2012(1)
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2020(0)
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  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
垃圾用户
用户评论频度
用户评论情感度
情感词库
逻辑回归
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
出版文献量(篇)
41621
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