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  • 简介:用户在电商平台购买商品的时候,其他用户对相关商品的评论起着重要引导作用。出于影响用户购买倾向等目的,部分商家在电商平台存在恶意刷评论的行为。已有的垃圾评论识别研究重点从用户的购买行为等方面进行数据挖掘,目前还没有研究人员从中文电商平台的垃圾评论内容角度展开研究。从国内某一知名电商平台抓取相关数据,根据行为模式确定强疑似垃圾评论;针对搜集的数据集内存在的类不平问题和维度灾难问题,设计出了一种两阶段垃圾评论检测方法。实证研究表明,该方法构建的模型相对于仅考虑类不平或仅考虑维数灾难的基准方法,具有更好的分类效果。

  • 标签: 垃圾评论检测 类不平衡学习 特征选择 实证研究