【摘 要】
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在虚假评论识别研究中,针对监督学习框架下大规模标注数据集难以获取的主要问题,提出一种PCA与半监督协同训练算法结合的识别方法。上述方法首先从评论文本及评论行为两个独
【基金项目】
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国家社会科学基金西部项目(15XGL024);重庆市前沿与应用基础研究(一般)项目(cstc2015jcyjA40025)
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在虚假评论识别研究中,针对监督学习框架下大规模标注数据集难以获取的主要问题,提出一种PCA与半监督协同训练算法结合的识别方法。上述方法首先从评论文本及评论行为两个独立视图构建初始指标体系,然后利用主成分分析法进行特征提取,消除初始指标间的相关性,最后针对不同视图的差异挑选出基分类器进行协同训练,以完成对虚假评论的识别。实验结果表明,所提方法较传统方法具有较好的识别性能,更能有效利用未标注样本辅助模型学习,同时主成分分析能降低原始样本的冗余度,提高模型的分类效率,为相关研究及应用提供一定的方法参考。
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