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硕士论文-基于关系的垃圾评论检测方法，共59页，附实践报告书、答辩文稿。
摘要
购物网站评论为消费者比较商品的质量、店家的服务等提供了有价值的信息。然而垃圾评论者通过发表虚假的、不公正的评论来误导消费者。现存许多基于评论者行为特征的垃圾评论检测方法，但这些方法对于有意模仿正常评论者行为的垃圾评论者是无法检测的。垃圾评论检测工作之所以困难很大，是因为垃圾评论者可以轻松的发表与正常评论相似的评论，所以单单从评论或评论者出发的检测方法性能很低。本文首先通过层次分析法得到店家的可信度、评论的文本等特征得到评论的诚实度，然后根据评论关系图分析评论者、评论、店家的交互关系，最终使用Logistic进行分类。评论关系图由三种类型的节点构成，评论者、评论、店家，分析得出三者的交互关系：评论者所发表的诚实的评论越多，他的可靠度就越高；店家所得到的来自可靠评论者的诚实正面评论越多，它的可信度也越高；评论和其它周围诚实评论的相似度越高，该评论的诚实度也就越高。这是在垃圾评论检测领域首次提出基于交互关系的检测方法，解决了检测信息量较少的局限。实验证明，本文提出的检测方法检测出的垃圾评论类型更复杂、更精细，同时在精确率、召回率等各项指标均有所改善，而且大大缩短了计算程序的运行时间。
关键词: 垃圾评论，诚实评论，评论关系图，可靠评论者，可信店家，关系特征

目录
第一章 绪论 5
11 研究背景 5
12 研究内容 6
13 研究目标 7
14 研究意义 8
15 论文的框架结构 9
第二章垃圾评论检测相关技术介绍 10
21 引言 10
22 垃圾评论检测方法概述 10
221 基于文本分类的垃圾评论检测技术 10
222 基于情感分析的垃圾评论检测技术 11
223 基于用户行为的垃圾评论检测技术 12
23 垃圾评论检测方法的主要评价指标 14
24 本章小结 15
第三章基于店家信用评价的垃圾评论检测方法 16
31 引言 16
32 传统店家信用评价概述 16
321 店家信用评价现况研究 16
322 店家信用评价值计算方法概述 17
33 基于店家信用评价的垃圾评论检测方法 19
331 改进的店家信用评价值的计算 20
332 基于信用评价值的评论分类方法 26
34 实验及分析 26
341 实验数据 26
342 实验分析 27
35 本章小结 28
第四章基于关系的垃圾评论检测方法 30
41 引言 30
42 垃圾评论特点及相关垃圾信息概述 30
43 基于关系的垃圾评论检测方法 32
431 相关概念定义 32
432 评论关系图 32
433 评论者可信度检测 34
434 评论诚实度检测 36
435 店家可靠度检测 38
436 迭代计算检测框架 38
44 实验 39
441 数据集与预处理 39
442 实验与数据分析 41
45 本章小结 44
第五章总结与展望 46
51 本文完成的工作 46
52 未来的研究方向 46
参考文献 48
附录1 程序清单 52
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文- 53
附录3 攻读硕士学位期间申请的专利 54
附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目 55
致谢 56