【摘 要】
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为了实现电子商务和社交网络中文在线评论有效性的自动化检测,提出了一种单一主题环境下基于逻辑回归的垃圾评论检测模型.中文在线评论有效性的检测可以归结为分类问题,结合
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院,东南大学-蒙纳士大学苏州联合研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60803057);国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2015AA015904)
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为了实现电子商务和社交网络中文在线评论有效性的自动化检测,提出了一种单一主题环境下基于逻辑回归的垃圾评论检测模型.中文在线评论有效性的检测可以归结为分类问题,结合中文在线评论的特点提取了9个特征以构建分类模型;为获取核心特征主题的相关度,采用基于关联规则的评论名词模式优化了ICTCLAS中文分词系统的主题识别,进而利用交叉语言模型获取在线评论主题相关度.实验中采取了人为标定的1 000条评论作为样本,把支持向量机分类模型作为对比进行试验,利用数据挖掘工具Weka进行计算.结果表明,采用优化评论名词模式下基于逻辑回归的垃圾评论检测模型结果的准确率达到83.54%,比支持向量机分类模型计算得到的准确率高2.10%.
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