电商虚假评论识别
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 基于虚假评论类别识别 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于不同方法识别 | 第10-12页 |
| 1.2.3 基于特征对象识别 | 第12页 |
| 1.3 论文的研究内容与组织结构 | 第12-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第13-15页 |
| 2 评论获取及预处理 | 第15-23页 |
| 2.1 评论获取 | 第15-18页 |
| 2.1.1 基于公开数据集 | 第16页 |
| 2.1.2 基于私有数据集 | 第16页 |
| 2.1.3 爬取京东评论 | 第16-18页 |
| 2.2 评论数据预处理 | 第18-23页 |
| 2.2.1 非文本数据预处理 | 第18-19页 |
| 2.2.2 文本数据预处理 | 第19-23页 |
| 3 虚假评论特征选择 | 第23-28页 |
| 3.1 特征选择的方法 | 第23页 |
| 3.2 基于评论者的特征 | 第23-24页 |
| 3.3 基于评论的特征 | 第24页 |
| 3.4 显式特征选择 | 第24-26页 |
| 3.5 隐含特征选择 | 第26-28页 |
| 3.5.1 主成分分析 | 第26-27页 |
| 3.5.2 奇异值分解 | 第27-28页 |
| 4 虚假评论识别方法 | 第28-39页 |
| 4.1 回归分析 | 第28-29页 |
| 4.2 K均值聚类 | 第29-30页 |
| 4.3 依存句法分析 | 第30-33页 |
| 4.4 实验结果 | 第33-39页 |
| 5 虚假评论识别效果评估 | 第39-41页 |
| 5.1 常规评估方法 | 第39页 |
| 5.2 错位级别方法 | 第39-41页 |
| 6 电商评论分析系统设计与实现 | 第41-47页 |
| 6.1 系统功能介绍 | 第41-45页 |
| 6.2 开发实现说明 | 第45-47页 |
| 6.2.1 前端实现 | 第45页 |
| 6.2.2 后台开发 | 第45页 |
| 6.2.3 项目实现 | 第45-47页 |
| 7 总结 | 第47-48页 |
| 7.1 结论 | 第47页 |
| 7.2 展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 附录 | 第52-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第64页 |
