【摘 要】
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因为恶意网购（评价）行为具有偶发性和隐蔽性,所以成为卖家和网购平台提供者关注的问题。针对这一问题,本文设计了一种方案,即通过分析网上购物历史交易数据集（偏斜数据集）,找出恶
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因为恶意网购（评价）行为具有偶发性和隐蔽性,所以成为卖家和网购平台提供者关注的问题。针对这一问题,本文设计了一种方案,即通过分析网上购物历史交易数据集（偏斜数据集）,找出恶意评价行为的“特征”。本文使用3组UCI中的偏斜数据集进行实验,首先使用了两种能够让偏斜数据集趋于平衡的算法（SSGP、Ensemble算法）,再对平衡算法处理后的数据集分别使用经典分类和神经网络算法,最后通过对比实验结果发现SSGP＋神经网络这一组合算法对处理偏斜程度较高的训练集效果较好,使用这一组合算法对网上购物的历史交易数据集进行
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