基于时间序列的跨站点虚假评论检测研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 主要研究内容及组织结构 | 第10-12页 |
| 2 虚假评论检测研究综述 | 第12-20页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 以评论内部为中心的研究 | 第12-15页 |
| 2.2.1 以评论内部为中心的特征选择 | 第12-13页 |
| 2.2.2 以评论内部为中心的学习方法 | 第13-15页 |
| 2.3 以评论外部为中心的研究 | 第15-17页 |
| 2.3.1 评论外部为中心的特征选择 | 第15-16页 |
| 2.3.2 评论外部为中心的学习方法 | 第16-17页 |
| 2.4 常用数据集 | 第17-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 基于时间序列的跨站点虚假评论检测研究 | 第20-46页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 预备知识 | 第20-23页 |
| 3.2.1 时间序列 | 第20-21页 |
| 3.2.2 时间序列趋势分解 | 第21-22页 |
| 3.2.3 时间序列突发性检测 | 第22-23页 |
| 3.3 跨站点虚假评论检测的特征提取 | 第23-26页 |
| 3.3.1 时间序列特征 | 第23-25页 |
| 3.3.2 文本内部特征 | 第25-26页 |
| 3.4 跨站点虚假评论检测算法 | 第26-36页 |
| 3.4.1 定义与假设 | 第26-27页 |
| 3.4.2 单条时间序列的突发评论检测 | 第27-32页 |
| 3.4.3 两条时间序列的跨站点突发评论检测 | 第32-35页 |
| 3.4.4 时间序列特征融合文本内部特征完成检测 | 第35-36页 |
| 3.5 算法的实验分析 | 第36-44页 |
| 3.5.1 评论数据筛选及预处理 | 第36-40页 |
| 3.5.2 实验设置 | 第40页 |
| 3.5.3 任务评价指标 | 第40-41页 |
| 3.5.4 结果分析 | 第41-44页 |
| 3.5.5 时间复杂度分析 | 第44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 4 结合评论图模型的跨站点虚假评论检测 | 第46-57页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 定义与假设 | 第47-49页 |
| 4.3 评论图模型 | 第49-53页 |
| 4.3.1 评论可信度 | 第49-50页 |
| 4.3.2 评论者可信度 | 第50-51页 |
| 4.3.3 商铺可信度 | 第51页 |
| 4.3.4 迭代计算模型 | 第51-53页 |
| 4.4 评论图模型结合跨站点虚假评论检测 | 第53-54页 |
| 4.5 算法的实验分析 | 第54-56页 |
| 4.5.1 参数调优 | 第54-55页 |
| 4.5.2 结果分析 | 第55-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第57页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第64页 |
| B.作者在攻读学位期间参加的科研项目及得奖情况 | 第64页 |
