垃圾评论识别相关论文
随着Web2.0和互联网的飞速发展，社交网络呈现爆发式增长。微博作为社交网络的一大重要代表逐渐深入人心，成为网民上网的主要活动之一......
学位
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......
如今网络产品的评论中存在较多垃圾评论,提高垃圾评论的识别效率有非常重要的意义。为此我们将评论以段的形式分为相关评论和不相......
着重梳理当前产品垃圾评论识别的国内外研究,总结研究特点与不足,发掘发展趋势。在中国知网、Web of Science上以'虚假评论......
伴随着微博平台影响力的不断扩大,大量无意义带有广告营销、恶意攻击言语性质的垃圾评论信息充斥在平台中,威胁着平台本身发展的稳......
网络产品评论可以是网民在不受约束的情况下随意发表的，这种随意性造成了这些产品评论中充斥了大量的无用的、不真实的信息。这些信......
随着互联网成为中国网民购物的一个重要渠道,网络评论也充斥着每个购物平台,网络产品评论所提供的信息也影响着消费者的购物行为。......
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针对微博上存在的大量垃圾评论，提出一种基于AdaBoost的微博垃圾评论识别方法。该方法首先提取表示微博评论的特征值向量，由8个特征......
期刊
互联网业已深入每个人的生活,团购平台、在线商店、在线消费等形式的电子商务平台已成为人们时下最流行的消费方式。几乎所有的电......
