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融合多特征的产品垃圾评论识别
被引:4
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
吴敏
[
1
]
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
何珑
[
2
]
机构
:
[1]
福州大学数学与计算机学院
[2]
福州大学信息化建设办公室
来源
:
微型机与应用
|
2012年
/ 31卷
/ 22期
关键词
:
逻辑回归;
产品垃圾评论;
显著性检验;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP393.09 [];
学科分类号
:
080402 ;
摘要
:
针对JINDALN等人新近提出的利用逻辑回归模型识别产品垃圾评论的检测方法中使用过多产品评论特征这一问题,分析了解决方法,并提出对特征进行显著性检验。通过对亚马逊数据集的实验结果表明,采用显著性特征建立的回归模型优于所有特征建立的模型。新模型不仅解决了上述问题,减少了计算量,而且整体性能不变,这表明以显著性特征建模有助于提高模型的检测质量。
引用
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页码:85 / 87+90 +90
页数:4
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