基于DBN模型的電子商務(wù)虛假評論識別

《基于DBN模型的電子商務(wù)虛假評論識別》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。

1、１３３６１０３７８分類號：Ｆ７．學(xué)校代碼：密級：ｊ傲射鉉表ｆ？ＡＮＨＵＩＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＦＩＮＡＮＣＥ＆ＥＣＯＮＯＭＩＣＳ碩士學(xué)位論文基于ＤＢＮ模型的電子商務(wù)虛假評論識別作者姓名：唐義杰學(xué)號：３２０１６０３３５１學(xué)位類別：專業(yè)碩士學(xué)科專業(yè)：應(yīng)用統(tǒng)計－研究方向：經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計導(dǎo)師姓名及職稱：李超副教授二？—八年六月Schoolcode：10378Security：Classification：F713.36Theidentificationofelectroniccommercefalsecommentsb

2、asedonDBNmodelStudentID：3201603351Name：TangYijieDegreecategory：ProfessionalMasterTheprofessionalname：AppliedStatisticsResearchdirection：MacroeconomicStatisticsTutor’sname：LiChaoJune,2018學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：本人所呈交的學(xué)位論文，是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的成果。除文中己經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不含任何其他個人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫的作品，也不包含為獲得安徽財經(jīng)大學(xué)或其他教

3、育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書所使用過的材料。對本文的研宂做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均己在文中標(biāo)明并表示了謝意。本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。論文作者（簽名）：月’曰Ｕ束Ｉ７ｆ學(xué)位論文使用授權(quán)書本論文作者完全了解學(xué)校關(guān)于保存、使用學(xué)位論文的管理辦法及規(guī)定，即學(xué)校有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)安徽財經(jīng)大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入學(xué)校有關(guān)數(shù)據(jù)庫和授權(quán)學(xué)校研究生處與中國知網(wǎng)和萬方數(shù)據(jù)簽訂收錄協(xié)議及收錄并由作者本人享有、承擔(dān)相應(yīng)。的權(quán)利和義務(wù)，也可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存或匯編本學(xué)位論文

4、注：保密學(xué)位論文，在解密后適用于本授權(quán)書。作者簽名年月曰／純＜｜基于DBN模型的電子商務(wù)虛假評論識別摘要近年來隨著我國電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，人們對于網(wǎng)上購物的依賴程度也越來越大。年輕消費(fèi)者對于消費(fèi)的習(xí)慣和認(rèn)識早已不再是單純的線下購物，現(xiàn)如今線上購物已經(jīng)成為大多數(shù)年輕人購物的首選方式，他們享受著這種便捷的購物體驗。然而，我國現(xiàn)階段電子商務(wù)市場發(fā)展仍存在一些嚴(yán)重的問題，如由于電子商務(wù)市場本身的特點(diǎn)導(dǎo)致其進(jìn)入門檻低，大量商鋪良莠不齊；店家與消費(fèi)者信息不對稱導(dǎo)致的交易爭端亦屢有發(fā)生；交易過程的時間空間相隔絕導(dǎo)致信息獲取不全面；物流和商流隔絕導(dǎo)致整個交易涉及多個行業(yè)利于舞弊等。當(dāng)前，與我

5、國電子商務(wù)蓬勃發(fā)展相對應(yīng)的是與之相匹配的網(wǎng)絡(luò)交易誠信體制并未完全建立和完善。這就導(dǎo)致了一些不法商家利用電子商務(wù)市場的這一特點(diǎn)大量刷單，從而提高自己的店鋪信用分和自己商品的銷售量的行為發(fā)生。這些虛假信息嚴(yán)重影響了人們的購買決策，給社會和市場帶來的是極其惡劣的影響。虛假交易特別是虛假好評的識別有利于消費(fèi)者個人提高自我識別能力，節(jié)約成本；有利于維護(hù)和規(guī)范化電子商務(wù)行業(yè)健康發(fā)展。本文在對國內(nèi)外一系列網(wǎng)絡(luò)交易虛假評論識別研究成果的整理和梳理的基礎(chǔ)上，分析了商家刷單從產(chǎn)生到具體實施的整個過程和交易特點(diǎn)。并依據(jù)這些特點(diǎn)，首先利用分布式爬蟲技術(shù)獲取的大量產(chǎn)品評論，并就手中預(yù)先掌握的部分刷客信息作對比；其

6、次從大量商品評論中挖掘出刷單數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)集進(jìn)行了標(biāo)注；然后以產(chǎn)品評論的特征集作為切入點(diǎn)，使用了基于深度學(xué)習(xí)的深度置信網(wǎng)絡(luò)算法分析和識別電商交易結(jié)果即商品評論的可信程度；最后通過驗證模型的準(zhǔn)確性并對比其他淺層機(jī)器學(xué)習(xí)算法，發(fā)現(xiàn)深度置信網(wǎng)絡(luò)對于評論數(shù)據(jù)的識別準(zhǔn)確率顯著高于其他淺層機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并根據(jù)模型識別的結(jié)果分析了正常消費(fèi)者的評論特征。本文的主要貢獻(xiàn)在于：（1）以商品評論數(shù)據(jù)為突破口，挖掘消費(fèi)者商品評論的語言特征。以評論數(shù)據(jù)作為突破口，可以有效刻畫消費(fèi)者評論數(shù)據(jù)的語言特點(diǎn)，并期望從中發(fā)現(xiàn)正常消費(fèi)者在評論商品時的語言特征。（2）基于深度置信網(wǎng)絡(luò)算法，能夠有效識別電子商務(wù)虛假評論。以往研究多

7、使用計算機(jī)模擬虛假評論的發(fā)生，本文使用了基于python的爬蟲技術(shù)獲取海量真實用戶評論數(shù)據(jù)，并運(yùn)用深度置信網(wǎng)絡(luò)算法識別刷單評論。關(guān)鍵詞：虛假評論；爬蟲技術(shù)；情感分析；深度置信網(wǎng)絡(luò)1基于DBN模型的電子商務(wù)虛假評論識別ABSTRACTInrecentyears,withtherapiddevelopmentofChina'se-commerceindustry,people'sdependenceononlineshoppingisa