【摘 要】
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电子商务(E-commerce)的飞速发展,产生了大量针对商品的在线评级数据,通过分析评级数据,用户可以对商品的质量进行评估.然而,评级数据的海量性和差异性使得用户难以快速而准确
【机 构】
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南京大学计算机科学与技术系,曲阜师范大学信息科学与工程学院
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电子商务(E-commerce)的飞速发展,产生了大量针对商品的在线评级数据,通过分析评级数据,用户可以对商品的质量进行评估.然而,评级数据的海量性和差异性使得用户难以快速而准确地评估商品的质量.鉴于此,提出一种基于E-commerce评级的上下文感知赋权方法(context-aware weighting approach,CWA),以选出少数"重要"的评级数据并抛弃大多数"不重要"的评级数据,从而确保商品质量评估的快速性和准确性.最后,通过一组实验验证了CWA的有效性.
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