基于随机森林的产品垃圾评论识别

目前的产品垃圾评论识别方法只考虑评论特征的选取,忽略了评论数据集的不平衡性。因此该文提出基于随机森林的产品垃圾评论识别方法,即对样本中的大、小类有放回的重复抽取同样数量样本或者给大、小类总体样本赋予同样的权重以建立随机森林模型。通过对亚马逊数据集的实验结果表明,基于随机森林的产品评论识别方法优于其他基线方法。