在线中文商品评论可信度研究

对在线中文商品评论中可信度较低的评论信息进行过滤,为消费者提供对制定购买决策有帮助的评论。在深入分析在线中文商品评论特点的基础上,结合相关研究成果,通过问卷调查进行可信度影响因素的实证分析。根据实证结果,选取内容完整性、情感平衡性、评论时效性以及发布者身份明确性4类特征,采用CRFs模型进行评论可信度4级分类,并进行特征组合实验,得到最佳特征组合。实验效果显著,分类模型正确率均在75%以上。该研究成果可以用于改善现有的"人工效用评价"方式,为在线评论的优化过滤提供一种新的方法与思路。