基于产品评论的垃圾评论者检测方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 本文的贡献 | 第10页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第10-11页 |
| 2 相关算法综述 | 第11-16页 |
| 2.1 垃圾评论(者)检测 | 第11-14页 |
| 2.2 TrustRank算法介绍和分析 | 第14-16页 |
| 3 数据集分析 | 第16-20页 |
| 3.1 数据集来源 | 第16页 |
| 3.2 评论、评论者和商品分析 | 第16-18页 |
| 3.3 评论的评分和反馈 | 第18-20页 |
| 4 基于产品特征的垃圾评论检测 | 第20-33页 |
| 4.1 复制评论检测及分析 | 第20-23页 |
| 4.2 特征提取建模及二、三类垃圾评论检测 | 第23-26页 |
| 4.2.1 逻辑回归模型的构建 | 第23页 |
| 4.2.2 特征构建 | 第23-25页 |
| 4.2.3 第二、三类垃圾评论检测结果 | 第25-26页 |
| 4.3 第一类垃圾评论分析 | 第26-33页 |
| 5 基于图模型和在线商店评论的垃圾评论者检测 | 第33-42页 |
| 5.1 直观假设和观察 | 第34-35页 |
| 5.2 基本定义 | 第35-36页 |
| 5.3 评论者可信度分析 | 第36-38页 |
| 5.4 评论的诚实度分析 | 第38-39页 |
| 5.5 商店的可靠度分析 | 第39-40页 |
| 5.6 迭代计算框架 | 第40-41页 |
| 5.7 本方法实验结果 | 第41-42页 |
| 6 基于特征和关系的垃圾评论者检测方法 | 第42-52页 |
| 6.1 直观观察和假设 | 第42-44页 |
| 6.2 基本定义 | 第44-45页 |
| 6.3 作弊者特征抽取 | 第45-46页 |
| 6.4 模型构建 | 第46-47页 |
| 6.5 垃圾评测检测 | 第47-48页 |
| 6.6 迭代计算框架 | 第48页 |
| 6.7 实验结果和评测 | 第48-52页 |
| 6.7.1 评测标准 | 第49-50页 |
| 6.7.2 实验结果 | 第50-51页 |
| 6.7.3 基准对比和分析 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
