【摘 要】
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【目的】提出一种基于评论产品属性情感倾向评估模型(Review Attribute of Product-Based Emotion Evaluate,RAPBEE模型),用于在线商品虚假评论的识别。【方法】针对在线商品
【机 构】
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华中师范大学信息管理学院; 华中师范大学湖北省电子商务研究中心; 中国人民大学信息学院;
【基金项目】
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国家大学生创新性实验计划(A类)基金项目“在线商品虚假评论识别及其治理研究”(项目编号:220-20111201316)的研究成果之一
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【目的】提出一种基于评论产品属性情感倾向评估模型(Review Attribute of Product-Based Emotion Evaluate,RAPBEE模型),用于在线商品虚假评论的识别。【方法】针对在线商品虚假评论采用评论产品属性情感倾向离群度量方法,结合已有评论效用研究对评论结果进行综合排序,从而得出评论的可信度序列。【结果】基于R语言实现,在模型试验集上,通过RAPBEE模型识别处理后的评论序列和当前商品真实情况的符合度为86.2%,实验结果表明RAPBEE模型有较强的实际应用能力与适应度。【局限】需要依赖于已有属性词典的建模方式,在大规模的数据运行效率上有待改进。【结论】提供一种新的针对中文商品虚假评论识别处理方法,具有较强的扩展能力。
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