融合内容及行为的虚假评论检测方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 论文的研究内容与组织结构 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 论文组织 | 第17-19页 |
| 第二章 基于评论内容的虚假评论检测方法 | 第19-37页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 相关工作 | 第19-21页 |
| 2.3 评论主题-对立情感依赖模型 | 第21-29页 |
| 2.3.1 LDA模型 | 第21-24页 |
| 2.3.2 评论主题-对立情感模型 | 第24-26页 |
| 2.3.3 评论主题-对立情感依赖模型 | 第26-29页 |
| 2.4 基于评论内容的虚假评论检测方法 | 第29-32页 |
| 2.4.1 评论内容特征分析 | 第29-31页 |
| 2.4.2 有监督虚假评论检测 | 第31-32页 |
| 2.5 实验与分析 | 第32-36页 |
| 2.5.1 实验数据 | 第32页 |
| 2.5.2 评价指标 | 第32-33页 |
| 2.5.3 实验设计及结果分析 | 第33-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于评论者行为的虚假评论检测方法 | 第37-49页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 评论者行为分析以及特征提取 | 第38-42页 |
| 3.2.1 评论者行为分析 | 第38页 |
| 3.2.2 特征提取 | 第38-42页 |
| 3.3 基于评论者行为的虚假评论检测方法 | 第42-46页 |
| 3.3.1 自适应K均值聚类 | 第42-45页 |
| 3.3.2 虚假评论检测 | 第45-46页 |
| 3.4 实验与分析 | 第46-48页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第46页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第46页 |
| 3.4.3 实验设计及结果分析 | 第46-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 融合内容及行为的半监督虚假评论检测方法 | 第49-57页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 Co-Training半监督学习算法 | 第50-51页 |
| 4.3 融合内容及行为的半监督虚假评论检测方法 | 第51-53页 |
| 4.3.1 特征选择 | 第51-52页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第52-53页 |
| 4.4 实验与分析 | 第53-56页 |
| 4.4.1 实验数据及分析 | 第53-54页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第54页 |
| 4.4.3 实验设计及结果分析 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 虚假评论检测原型系统的设计与实现 | 第57-63页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 系统架构及环境 | 第57-59页 |
| 5.2.1 系统功能需求分析 | 第57-58页 |
| 5.2.2 系统整体框架 | 第58页 |
| 5.2.3 系统环境 | 第58-59页 |
| 5.3 系统实现 | 第59-62页 |
| 5.3.1 数据准备 | 第59-61页 |
| 5.3.2 系统运行效果 | 第61-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 结束语 | 第63-65页 |
| 6.1 论文总结 | 第63-64页 |
| 6.2 下一步工作 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表论文与申请软件著作权 | 第73-74页 |
| 附录B 攻读硕士期间参与项目 | 第74页 |
