基于DDAG-SVM的在线商品评论可信度分类模型

被引：24

作者：

陈燕方

机构：

[1] 中国人民大学信息资源管理学院

来源：

情报理论与实践 | 2017年 / 07期

基金：

中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

在线商品评论; 可信度评估; 文本分类; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

F724.6 [电子贸易、网上贸易];

学科分类号：

020206 [国际贸易学];

摘要：

[目的/意义]进一步完善电子商务交易网站的评论体系,提升用户的在线购物体验。[方法/过程]从评论内容、评论者特征和商家特征3个维度确定了在线商品评论可信度的10个影响因素指标,并在此基础上提出了基于DDAG-SVM的在线商品评论可信度分类模型。最后基于MATLAB和LIBSVM,利用淘宝平台近5000条数据集对该模型的准确度进行对比测试。[结果/结论]实验结果达到了93.687%的平均分类准确率,具有较高的准确率和一定的可行性。[局限]分类器预测的准确性一定程度上依赖于人工标注的评论数据集。

引用

页码：132 / 137

页数：6

共 9 条

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