基于HDXG算法的虚假评论识别方法

为了提高商品虚假评论的识别效果,提出了一种基于习惯偏差与xgboost算法的虚假评论识别方法。首先,通过提出新的算法来计算情感极性,同时在位置因素的基础上加入本地化情感词,从而提高评论文本情感极性计算的精准度。然后,提出新的用户习惯偏差指标和商家异常波动区间值并将其与几维重要特征融合在一起,进而得到一个关于评论-评论者-商户三者特征的新模型。最后,再与xgboost算法进行结合完成虚假评论的检测。实验结果证明,其能更有效识别虚假的评论信息,为消费者提供更加安全有价值的参考信息。