6个研究背景和意义示例,教你写计算机虚假评论识别论文

今天分享的是关于虚假评论识别的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到虚假评论识别等主题,本文能够帮助到你

基于迁移与半监督域共生融合的虚假评论识别

这是一篇关于虚假评论识别,迁移学习,半监督学习,协同训练,特征提取的论文, 主要内容为电商平台中用户发布的虚假评论常存在误导消费者购买倾向的消极影响,同时极可能增加评论文本的分析与信息提取难度,为更好对评论文本的用户生成内容进行知识获取,并为消费者提供更值得信赖的电商环境,虚假评论识别显得尤为重要。然而,当前针对虚假评论识别的研究主要集中于传统的有监督学习算法,这类方法需要足够充沛的标签数据进行支撑,由于现有电商平台缺少真实可靠的有标签虚假评论数据集,这使得基于传统有监督机器学习的虚假评论识别具有极大难度。鉴于此,本文提出了基于迁移与半监督域共生融合的虚假评论识别算法,具体研究内容如下:(1)基于迁移与半监督空间域共生融合的虚假评论识别算法:针对现有电商平台中虚假评论文本数据标签稀疏的问题,提出基于迁移与半监督空间域共生融合的虚假评论识别算法。首先,将多空间域的评论数据通过Doc2vec模型进行向量化处理;其次,考虑数据集的分布异构特性,采用KMM迁移学习策略获取多域虚假评论的文本共性特征,实现评论文本的跨域迁移;进而,对得到跨域迁移更新的待识别评论数据集利用协同半监督机制,实现对无标签评论文本的虚假真实性识别;最后,迁移学习与协同半监督共生融合,即利用不断更新的待识别评论样本集动态多次实现跨域异构评论数据集的迁移,完善协同半监督机制,与此同时进一步优化迁移策略,以逐步提高虚假评论文本的识别效果。所提方法应用于标签稀疏的亚马逊评论数据集和Yelp酒店评论数据集中,结果证明了其有效性。(2)基于迁移与半监督类域特征优化的虚假评论识别算法:研究(1)仅直接基于向量化的文本进行迁移,未针对评论文本的表达进行更好的特征优化和处理,导致所提算法在半监督机制上的双视图特征表达较单一。鉴于此,进一步提出基于迁移与半监督类域特征优化的虚假评论识别算法。首先,分别对多域评论文本进行针对虚假/真实类域的特征挖掘,得到浅层语义特征、深层语义特征、元数据特征以及情绪特征,并将其分作基础语义特征与增强特征两类;其次,将挖掘到的多种基础语义特征分别作为研究(1)所提算法内协同半监督阶段的视图特征,优化其性能;接着,将多种基础语义特征与增强特征进行优化融合,构建协同训练阶段的视图;最后,将所提方法应用于标签稀疏的亚马逊评论数据集和Yelp酒店评论数据集上,实验结果表明所提算法可有效挖掘评论文本中真实/虚假类域信息,进一步提高识别精度。该论文有图28幅,表22张,参考文献95篇。

基于深度学习的虚假评论识别系统的设计与实现

这是一篇关于虚假评论识别,深度学习,冷启动,自适应缓存的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展,线上购物网站、点评网站、社交网站等逐渐成为人们生活中不可或缺的网络平台,由于利益关系,某些商家会安排刷单人员发布具有欺骗性的评论以美化自己的商品或贬低竞争者的同类产品,虚假评论会对潜在客户的消费判断产生误导。虚假评论的检测与治理,对于监督网站运营,净化网络环境具有重要的意义。针对该问题,设计并实现了一种融合多维多层次特征的混合神经网络模型进行评论识别,并将该模型应用到所实现的虚假评论识别系统中。主要工作如下:(1)提出基于深度学习的短文本神经网络模型Soc NN。从用户社交交互信息和文本语义信息方面对虚假评论识别有效性进行分析,设计并实现了融合文本局部特征、文本全局特征和用户社交交互特征的多维多层次神经网络模型Soc NN,并进行虚假评论识别。通过实验对比,证明了该算法模型在评论虚假性识别方面有良好的效果。(2)提出基于细粒度划分和相似度的冷启动处理方案。分析用户社交交互信息,结合评分相似度和文本相似度,对社交交互信息较少的冷启动用户进行更细层面的相似性划分,得到更为综合更具有代表性的非冷启动用户社交交互特征,并对冷启动用户社交交互特征进行重嵌入。通过实验对比,证明了该设计方案能够提高Soc NN模型对虚假评论识别的准确性。(3)设计并实现了基于Soc NN模型的虚假评论识别系统。采用Spring Boot和Bootstrap框架进行系统主体功能模块开发。采用Django框架基于Soc NN模型设计算法引擎模块,鉴别评论的虚假性。在数据库层面使用Redis Cluster和My SQL读写分离架构,来提升系统响应能力,并结合My Cat进行故障转移,保证系统可用性。在缓存层提出了一种基于流量评估的自适应缓存策略,对数据缓存机制作出一定改进,并且结合Redisson分别式锁,解决访问量较大情况下可能出现的缓存击穿和缓存雪崩问题。使用Rabbit MQ消息队列进行应用解耦和访问量较大情况下的流量削峰,并对消息丢失和消息重复消费方面考虑,采用补偿机制,保证系统的健壮性和可用性。

基于多特征融合的虚假评论识别

这是一篇关于虚假评论识别,特征融合,时间特征的论文, 主要内容为随着互联网和电子商务的快速发展,更多的用户开始依赖电商平台中的在线评论来做出购买决策。然而,虚假评论已成为一个越来越严重的问题,给消费者带来了误导和困惑。因此,如何检测和过滤虚假评论已成为当前研究的热点。目前,大多数虚假评论识别的研究采用传统机器学习方法。然而,这种方法在自然语言处理方面的依赖性较高,而且识别能力较弱。考虑到虚假评论往往具有高度的仿真性,因此仅从单一维度的评论内容特征难以构建准确的识别模型。采用基于多特征融合的检测方法能够有效解决单一特征识别不准确的问题。目前最常见的多特征检测方法是通过对评论文本的内容、情感、语义等方面进行分析来识别虚假评论。但是,这种方法忽略了评论者的行为特征和时间特征,导致准确率偏低。为提高虚假评论检测的准确性,本文研究如何利用评论者的行为特征和时间特征来辅助虚假评论检测。主要内容如下:首先,本文融合文本特征、评论者行为特征以及时间特征,提出了一种多特征融合的虚假评论检测模型。该模型利用深度学习模型中表现优异的Bi LSTM网络和Bert网络,在模型构建阶段提取不同维度的特征进行深度融合。通过这种方式,该模型可以更全面、准确地识别虚假评论。其次,本文依托Yelp芝加哥餐厅公共数据集进行多阶段对比实验,本文提出的方法有效提升了虚假评论检测能力。实验结果表明,本文的方法相较于现有研究模型,在分类精确度、召回率以及F1分数这三个方面分别提高了5.4%、6.1%、5.7%。最后,本文开发了基于多特征融合的虚假评论识别系统。在检测能力上,该系统的优势在于依托本文多特征融合模型,提高了虚假评论的识别准确度。在用户交互上,该系统进行虚假评论识别时支持单条和批量评论检测。用户可以方便、快捷地使用该系统来识别虚假评论,从而更好地保护自己的消费权益。

虚假评论识别及评论有用性分析

这是一篇关于虚假评论识别,半监督,图模型,评论有用性的论文, 主要内容为互联网技术的不断普及和发展,使得越来越多人通过网络进行和衣食住行相关的消费。为了帮助用户更好的进行消费抉择,大部分的电商平台都向用户提供了评论评星的途径,甚至有类似yelp的评论平台。消费用户或发表评论用户提供分享的信息会间接影响其他用户,因此商家越来越重视在线评论,甚至有些店铺或商家会请人刻意的发布大量赞美评论或进行高星级的评分以此来间接谋取利益,而这带来诸多问题,例如减低了评论平台的存在价值,使消费者受骗等。除此之外,评论量的巨幅增加,即使评论全部是真实的,用户也要耗费很多时间筛选对自己有用的评论。这些对于用户体验来讲都是负面的影响。本文针对评论的虚假性识别及有用性的分析进行了研究。对于评论的虚假性判别,本文从四方面进行了研究,(1)本文将用户、评论、店铺信息映射到图结构中,通过捕获三者之间的潜在关联,借助迭代算法来最终判别评论的真实性。结果表明先验概率的设定对图模型的效果影响较大,应用MRF能量函数可对模型效果有一定的提升。(2)提取了TF-IDF,unigram,LDA,POS四种特征,并使用机器学习模型分别在这些特征上进行实验,后续结合上述特征和图模型中提取的行为特征进行了进一步实验,证实了行为特征优于文本特征,两种特征结合的效果优于单特征。(3)从文本语义的角度,本文使用CNN、LSTM、GRU等经典模型、由经典模型构建的组合模型及较为新颖的VDCNN模型对虚假评论判别问题进行了实验。(4)探究了多种半监督模型在虚假评论判别问题上的应用,实验表明Co-training模型结合文本特征和行为特征后得到最优准确率74.38%。在评论有用性分析的问题上,本文分别从分类问题的角度和回归问题的角度对其进行了研究。实验结果表明联合训练模型的效果要优于单模型,SVR模型下评论有用性预测的结果最好。