基于动态多模网络的虚假评论检测方法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 虚假评论检测研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 虚假评论者检测研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的研究工作及文章结构安排 | 第13-16页 |
| 1.3.1 主要研究工作 | 第13-14页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 融合情感极性强度的虚假评论检测算法 | 第16-26页 |
| 2.1 情感极性分析 | 第16-17页 |
| 2.2 关联词分析 | 第17-19页 |
| 2.3 实验数据采集 | 第19-21页 |
| 2.4 虚假评论检测特征提取 | 第21-23页 |
| 2.4.1 文本极性强度 | 第21页 |
| 2.4.2 文本长度 | 第21页 |
| 2.4.3 评分与极性强度一致性 | 第21-22页 |
| 2.4.4 文本复杂度 | 第22页 |
| 2.4.5 文本极性差异 | 第22-23页 |
| 2.5 逻辑回归模型 | 第23-24页 |
| 2.6 实验分析 | 第24-25页 |
| 2.6.1 实验数据集 | 第24页 |
| 2.6.2 实验结果与分析 | 第24-25页 |
| 2.7 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于评论者信誉的虚假评论检测算法 | 第26-39页 |
| 3.1 基于用户信誉的检测算法 | 第27-29页 |
| 3.1.1 评分矩阵 | 第27页 |
| 3.1.2 稀疏矩阵补全 | 第27-29页 |
| 3.2 用户信誉度计算 | 第29-33页 |
| 3.3 实验与分析 | 第33-38页 |
| 3.3.1 实验数据集 | 第33页 |
| 3.3.2 评价标准 | 第33-34页 |
| 3.3.3 方法合理性测试 | 第34-36页 |
| 3.3.4 方法有效性测试 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于动态多模网络的虚假评论检测算法 | 第39-55页 |
| 4.1 多模网络相关概念 | 第39-40页 |
| 4.2 联合聚类算法 | 第40-44页 |
| 4.2.1 双模网络联合聚类 | 第40-41页 |
| 4.2.2 多模网络联合聚类 | 第41-42页 |
| 4.2.3 联合聚类有效性分析 | 第42-44页 |
| 4.3 动态多模网络构建 | 第44-48页 |
| 4.3.1 多模网络权重 | 第44-46页 |
| 4.3.2 动态构建方法 | 第46-48页 |
| 4.4 虚假评论量化指标 | 第48-50页 |
| 4.4.1 评论者诚信度 | 第48-49页 |
| 4.4.2 评论忠实度 | 第49页 |
| 4.4.3 商品优质度 | 第49页 |
| 4.4.4 店铺可信度 | 第49-50页 |
| 4.4.5 特征量化计算 | 第50页 |
| 4.5 实验与分析 | 第50-54页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第50-51页 |
| 4.5.2 性能评价指标 | 第51页 |
| 4.5.3 实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
