【摘 要】
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虚假评论是电商发展过程中一个无法避免的难题.针对在线评论数据中样本类别不平衡情况,提出基于BalanceCascade-GBDT算法的虚假评论识别方法.BalanceCascade算法通过设置分类
【基金项目】
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教育部人文社科规划基金项目(16YJA630037),上海市一流学科建设项目(S1201YLXK)
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虚假评论是电商发展过程中一个无法避免的难题.针对在线评论数据中样本类别不平衡情况,提出基于BalanceCascade-GBDT算法的虚假评论识别方法.BalanceCascade算法通过设置分类器的误报率逐步缩小大类样本空间,然后集成所有基分类器构建最终分类器.GBDT以其高准确性和可解释性被广泛应用于分类问题中,并且作为样本扰动不稳定算法,是十分合适的基分类模型.模型基于Yelp评论数据集,采用AUC值作为评价指标,并与逻辑回归、随机森林以及神经网络算法进行对比,实验证明了该方法的有效性.
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