基于语言结构和情感极性的虚假评论识别

被引：26

作者：

任亚峰

尹兰

姬东鸿

机构：

[1] 武汉大学计算机学院

来源：

计算机科学与探索 | 2014年 / 8卷 / 03期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

虚假评论; 聚类; 语言结构; 情感极性; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

随着电子商务的发展,识别网络中的虚假评论意义重大。传统的启发式策略或全监督学习算法不能有效地解决该问题。虚假评论与真实评论在语言结构和情感极性上存在差异,提出基于遗传算法对语言结构及情感极性特征进行优化选择,并利用选取的特征结合无监督硬、软聚类算法对虚假评论进行识别。实验结果验证了所提算法的有效性。

引用

页码：313 / 320

页数：8

共 4 条

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