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《2017年(第五届)全国大学生统计建模大赛获奖论文选》2017年
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电商网站虚假网购评论识别

王禹  张世平  戴德  
【摘要】:随着互联网热潮兴起,网购逐渐成为消费者购物途径的一个重要选择,当下电商平台众多,商品种类齐全,样式琳琅满目,消费者的选择实现了多样化,而消费者对是否选择购买电商网站的某些商品的一大依据就是商品的评价信息。良好的商品评价会使得消费者更愿意购买商品,由此,一些商家就会通过各种途径伪造评论,这无疑会对消费者的选择与判断形成干扰。本文使用网络爬虫技术获取样本商品,利用文本挖掘与机器学习技术进行文本分类,进行虚假评论的识别。即通过样本商品,构建一个扩展性较强的虚假网购评论识别的流程与体系,进行虚假评论的甄别,从而对商品评论的真实性给出较可观的评价。
【作者单位】:首都经济贸易大学
【分类号】:TP391.1;TP181

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