基于异质集成学习的虚假评论检测

为了防止卖家的恶性竞争、保证电商平台能够公平交易、保护消费者的权益不受侵犯,针对虚假评论检测领域中数据集小、标注不准确等问题,基于亚马逊最新发布的虚假评论数据集对相关算法进行改进。考虑到Word2vec模型无法识别英语中的词对,提出了Bigram-Word2vec模型;提出“二分类加权硬投票法”以解决异质集成学习中分类器投票数相等的情况;针对异质集成学习中分类器权重设置问题提出“加权软投票法”。试验结果表明,文中对相关算法的改进取得了较为理想的结果。