在线评论在如今的电子商务网站中有着十分重要的作用。它为客户提供其他客户对商品做出的评价,让该客户在购买该商品之前对该商品有充分全面的了解。但是,不管是国内电子商务网站,还是国外的电子商务网站,虚假评论的都普遍存在。这使得客户经常被误导,从而购买了低质量的商品。通过虚假评论检测能够发现评论中存在的欺骗行为,从而保护消费者和商家的利益。我们构建的虚假评论检测系统能够很好的解决虚假评论检测的问题。通过我们对国内外虚假评论检测现状的调查,至今为止,还没有一个能够普遍适用于国内外各大电子商务网站的用于虚假评论检测的系统。我们通过总结国内外虚假评论检测的经验和文本分析的主要方法,构建了我们的虚假评论检测系统。我们的系统主要由数据预处理模块,数据分析模块,分类聚类模块和数据评估等模块构成。为了使我们的系统能够适应尽量多的电子商务网站的数据分析,我们针对互联网上的几大电子商务网站的评论数据设计了数据预处理模块。同时,为了能够分析这些普遍存在的数据,我们又针对数据中的不同的属性进行了分析模块的设计。我们通过文本特征、评级特征、情感特征、用户背景特征、评论时间等很多方面对分析模块的设计,我们使系统能够应对更复杂的数据,增强了系统的健壮性。在分类和聚类模块中,我们应用现有的数据挖掘的算法及一些改进现有的算法对分析后的数据集进行判断。最后,我们能够通过系统中的评估模块对虚假评论判定结果作出评估。