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在线商品评论有用性影响因素研究
引用本文:胡学钢,陈方鑫,张玉红.在线商品评论有用性影响因素研究[J].计算机应用研究,2016,33(12).
作者姓名:胡学钢  陈方鑫  张玉红
作者单位:合肥工业大学计算机与信息学院,合肥工业大学计算机与信息学院,合肥工业大学计算机与信息学院
基金项目:国家自然科学基金(61305063,61273292),教育部博士点博导基金(20130111110011)
摘    要:网络商务发展中产生了大量无效甚至恶意的在线评论,给消费者阅读和参考带来一定负面影响。针对上述问题,提出了一种基于多元线性回归算法的在线评论有用性预测方法。该方法综合考虑了评论文本属性、评论者属性和店铺属性这三个影响因素,并构建一个预测在线评论有用性模型——RRS-L模型。在实际数据集上的实验表明:该模型具有较高的查准率与召回率,能有效过滤无用评论。

关 键 词:在线评论  有用性  影响因素  预测模型
收稿时间:2015/9/14 0:00:00
修稿时间:2016/10/21 0:00:00
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