基于图聚类的虚假评论人群组检测算法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 现阶段主要研究方法 | 第11-12页 |
| 1.3 相关工作介绍 | 第12-16页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 数据集的获取及预处理 | 第18-23页 |
| 2.1 共享数据集和自获取数据集 | 第18页 |
| 2.2 数据集预处理 | 第18-19页 |
| 2.3 数据集分析 | 第19-23页 |
| 2.3.1 数据集中评论人的总体打分趋势分析 | 第20页 |
| 2.3.2 数据集中产品的评论量的分布情况分析 | 第20-21页 |
| 2.3.3 数据集中评论人评论数量的分布情况分析 | 第21-23页 |
| 第3章 问题定义及模型介绍 | 第23-37页 |
| 3.1 虚假评论人群组相关问题定义 | 第23-25页 |
| 3.2 虚假评论人群组模型介绍 | 第25-30页 |
| 3.3 评论人相似度计算 | 第30-32页 |
| 3.4 虚假评论人群组特征 | 第32-37页 |
| 第4章 算法描述及实现 | 第37-43页 |
| 4.1 双连通群组生成算法 | 第37-38页 |
| 4.2 图聚类算法 | 第38-43页 |
| 第5章 实验结果及人工评估 | 第43-59页 |
| 5.1 相关参数对结果的影响 | 第43-47页 |
| 5.2 人工评估 | 第47-55页 |
| 5.3 与同类算法比较 | 第55-58页 |
| 5.4 典型案例研究 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
