商品在线评价的有用性研究--基于剔除虚假评价的数据挖掘方法
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 选题背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3.1 国内研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.2 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 研究思路及方法 | 第12-15页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第12-13页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第13-15页 |
| 第二章 识别水军评价及评价有用性研究 | 第15-20页 |
| 2.1 水军评价 | 第15-16页 |
| 2.1.1 网络水军概念 | 第15页 |
| 2.1.2 网络水军的危害 | 第15-16页 |
| 2.2 网络水军识别研究 | 第16-18页 |
| 2.2.1 基于内容特征的水军识别 | 第16-17页 |
| 2.2.2 基于行为特征的水军识别 | 第17-18页 |
| 2.3 在线评论的特点 | 第18页 |
| 2.4 信息的有用性 | 第18-20页 |
| 第三章 文本数据挖掘方法 | 第20-27页 |
| 3.1 Beautiful Soup | 第20页 |
| 3.2 Selenium | 第20-21页 |
| 3.3 jieba | 第21页 |
| 3.4 Gensim | 第21页 |
| 3.5 TF-IDF方法 | 第21-23页 |
| 3.6 线性回归模型 | 第23页 |
| 3.7 逻辑回归 | 第23-24页 |
| 3.8 随机森林模型 | 第24页 |
| 3.9 决策树 | 第24-25页 |
| 3.10 支持向量机 | 第25-26页 |
| 3.11 邻近算法 | 第26-27页 |
| 第四章 实证研究与分析 | 第27-45页 |
| 4.1 数据采集、预处理及描述 | 第27-29页 |
| 4.2 虚假商品评价识别实验结果 | 第29-37页 |
| 4.2.1 用户单日最大评论数 | 第30页 |
| 4.2.2 Lsi模型 | 第30-35页 |
| 4.2.3 虚假评价识别结果 | 第35-37页 |
| 4.3 评论评价模型实验结果分析 | 第37-45页 |
| 4.3.1 逻辑回归 | 第37-38页 |
| 4.3.2 模型比较 | 第38-42页 |
| 4.3.3 随机森林模型 | 第42-45页 |
| 第五章 结论与建议 | 第45-47页 |
| 5.1 结论 | 第45页 |
| 5.2 建议 | 第45-46页 |
| 5.3 不足 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 附录A | 第50-53页 |
| 附录B | 第53-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
