基于融合特征的虛假評論檢測算法

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1、單位代巧１０４７５￣１０４７５３萬１３０７５６分類號巧巧１．１皆旗乂聲碩壬學(xué)位論文基于融合特征的虛假評論檢測算法學(xué)科、專業(yè)：計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)研究方向：數(shù)據(jù)挖掘申請學(xué)位類別：理學(xué)碩±申請人：焦易于指導(dǎo)教師：劉剛教授二〇—六年十二月ＦＡＫＥＣＯＭＭＥＮＴＳＢＡＳＥＤＯＮＦＵ別ＯＮＦＥＡＴＵＲＥＤＥＴＥＣＴＩＯＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｅｄ化ｔｈｅＧｒａｄｕａｔｅＳｃｈｏｏｌｏｆＨｅｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｉｎＰａｒｔｉａｌＦｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏ

2、ｆｔｈｅＲｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｑｆｏｒｔｈｅＤｅｒｅｅｏｆｇＭａｓｔｅｒｏｆＳｃｉｅｎｃｅＢｙＪｉａｏＹｉｕｙＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＬｉｕＧａｎｇＤｅｃｅｍｂｅｒ２０１６，關(guān)于學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)聲明和學(xué)術(shù)誠信承諾本人向河南大學(xué)提出碩壬學(xué)位申請。本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立完成的，對所研究的課題有新的見解。據(jù)我所知，除文中特別加ｋ乂說明、標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包括其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包括其他人為獲得任何教育、科研機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料一工。與我同作的同事對

3、本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。在此本人鄭重承諾：所呈交的學(xué)位論文不存在舞弊作偽行為，文責(zé)自負(fù)。人學(xué)位申請（學(xué)位論文作者：）簽之麵２０１年處／曰以Ｉ關(guān)于學(xué)位論文著作權(quán)使用授權(quán)書本人經(jīng)河南大學(xué)審核批準(zhǔn)授予碩壬學(xué)位。作為學(xué)位論文的作者，本人完全了解并同意河南大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的要求，即河南大學(xué)有權(quán)向國家圖書館、科研信息機(jī)構(gòu)，數(shù)據(jù)收集機(jī)構(gòu)和本校圖書館等提供學(xué)位論文（紙質(zhì)文■乂供公眾檢索本和電子文本）＾、查閱。本人授權(quán)河南大學(xué)出于宣揚(yáng)、展覽學(xué)校學(xué)術(shù)發(fā)展和進(jìn)行學(xué)術(shù)交流等目的，可ｋ乂采取影印、縮印、知描和振貝等復(fù)制手

4、段保存、匯編學(xué)位論文（紙質(zhì)文本和電子文本）。（涉及保密內(nèi)容的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書）學(xué)位獲得者：（學(xué)位論文作者）簽違Ｖ２０１年ｆ月Ｉ曰＾學(xué)位論文指導(dǎo)教師簽名：２０１年月曰Ｉ＾摘要商品評論是用戶選購商品的重要參考，在電商購物中發(fā)揮著重要作用。由于利益驅(qū)使，電商評論中的虛假評論越來越多，對消費(fèi)者形成誤導(dǎo)，造成嚴(yán)重?fù)p失。因此檢測虛假評論具有重要意義。，隨著商品銷售量的持續(xù)增長虛假評論數(shù)量激增，然而當(dāng)前針對虛假評論的檢測方一法存在定的局限性＞：基于評論內(nèi)容特征的檢測方法難＾１滿足不同類型的商品下的虛假評論檢測，對于領(lǐng)域知識具有較強(qiáng)依

5、賴性，通用性較差；基于行為分析的檢測方法依賴于特定用戶的評論行為信息，對虛假評論的識別率較低。針對Ｗ上問題，本文提出了檢測電商平臺虛假評論的系統(tǒng)性方法，包括如下Ｈ個方面：一一、提出種虛假評論的目標(biāo)商品識別方法。由于電商平臺上的評論信息橫跨多種，數(shù)量龐大，導(dǎo)致當(dāng)前的檢測方法準(zhǔn)確率下降類型商品。為了有效提高檢測效率與準(zhǔn)確度，進(jìn)行針對性的研究分析，需要對包含虛假評論的目標(biāo)商品進(jìn)行篩選。通過對大量電商數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)一，單商品的用戶評論評分服從特定的統(tǒng)計規(guī)律，當(dāng)商品的評分分布偏離該統(tǒng)計規(guī)律時，該商品下所包含的評論信息中存在虛假評論的可能性越高。實(shí)驗(yàn)表明，通過本文方

6、法篩選出的目標(biāo)商品中確實(shí)包含較多的虛假評論，說明該方法能夠識別出包含虛假評論的目標(biāo)商品。一二、提出種評論文本相似性度量算法，。傳統(tǒng)的文本相似性度量算法準(zhǔn)確率較低本文根據(jù)評論文本內(nèi)容結(jié)構(gòu)特征，構(gòu)建文本樹形結(jié)構(gòu)，將相似性度量轉(zhuǎn)化為樹形結(jié)構(gòu)的一匹配，。通過對樹形結(jié)構(gòu)每層的相似性進(jìn)行度量然后根據(jù)權(quán)重融合得到最終的整體相似度，。實(shí)驗(yàn)表明本文方法在實(shí)際文本數(shù)據(jù)分析中的準(zhǔn)確率比現(xiàn)有方法更高。一種基于融合特征的虛假評論檢測算法王、提出?，F(xiàn)有的檢測方法并沒有充分利用，檢測準(zhǔn)確率不夠高，用戶歷史行為信息。本文通過時序模型挖掘用戶的行為的動態(tài)特征然后將這些動態(tài)特征與靜志特征

7、進(jìn)行融合來發(fā)現(xiàn)可疑用戶，并此來推斷這些用戶所發(fā)－表評論的可疑概率，，ｅａｒｎ。最后根據(jù)可疑概率和評論文本靜態(tài)特征借助ＰＵＬｉｎｇ學(xué)習(xí)策略來訓(xùn)練分類器，實(shí)現(xiàn)虛假評論檢測，。實(shí)驗(yàn)表明該方法的檢測效果優(yōu)于現(xiàn)有的方法。－關(guān)鍵詞：虛假評論，相似性度量，時序分析，融合特征，ＰＵＬｅａｍｉｎｇＩＡｂｓｔｒａｃｔＣ＊ｏｍｍｏｄｉｖｉｅｗｉｉｍｒｆｒｓｔｂｌｒｒｉｅｓａｎｏｒｔａｎｔｒｅｆｅｅ打ｃｅｏｒｕｓｅｏｕｏｏｄｓａｎｄａｙｓ