基于Adaboost算法与规则匹配的垃圾评论识别

来源 :郑州大学学报：理学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yeyennn

【摘要】

：

从评论的文本特征及元数据特征两个角度提取特征,避免特征向量过于稀疏.提出了基于随机森林的Adaboost算法,以减弱商品评论数据集不平衡性的影响.部分垃圾评论特征比较显著,

【作者】

：

昝红英毕银龙石金铭

【机构】

：

郑州大学信息工程学院

【出处】

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郑州大学学报：理学版

【发表日期】

：

2017年1期

【关键词】

：

垃圾评论识别随机森林 ADABOOST 集成学习算法 identification of spam reviews random forest Adabo

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（61402419）, 国家社会科学基金项目（14BYY096）, 国家重点基础研究发展项目（973计划）（2014CB340504）, 河南科技厅基础研究项目（142300410231,142300410308）, 河南省高等学校重点科研项目（15A520098）

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从评论的文本特征及元数据特征两个角度提取特征,避免特征向量过于稀疏.提出了基于随机森林的Adaboost算法,以减弱商品评论数据集不平衡性的影响.部分垃圾评论特征比较显著,采用规则匹配进一步提高垃圾评论识别的召回率.通过在COAE2015任务4提供的数据集上进行实验,取得较好的识别效果,验证了所提方法的有效性.

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