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    188宝金博页面版: 基于量化情感的网店垃圾评论检测 Store review spam detection based on quantitative sentiment

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    内容提示： 　第 ４８ 卷　第 １１ 期。郑铮欤 ４８　 Ｎｏ． １１　 　 　 　 　山　东　大　学　学　报。 理　学　版）Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ）　 　 　 　 。玻埃保 年 １１ 月 。危铮觯 ２０１３　收稿日 期：２０１３－ ０９－ ０２； 网络出 版时间：２０１３－ １０－ ２１ １５∶ ０６网络出 版地址： ｈｔｔｐ： ／／ｗｗｗ． ｃｎｋｉ． ｎｅｔ／ｋｃｍｓ ／ｄｅｔａｉｌ／３７． １３８９． Ｎ． ２０１３１０２１． １５０６． ００４． ｈｔｍｌ基金项目 ： 中央高校基本科研业务费专项资金项目 （２０１１２１１０２０２０００５） ；国家自 然科学基金资助项目 （ ６１２７２２７５）作者简介： 彭庆喜（１９７４ － ） ， 男 ， 博士研究生， 研究方向为数据挖掘与机器学习． Ｅｍａｉｌ： ｐｅｎｇｑｉｎｇｘｉ＠ ｇｍａｉｌ． ｃｏｍ　文章编号：１６７１－ ９３５２（２０１３） １１ － ００６６－ ０７　　。模希：１０畅 ６０４０ ／ｊ． ｉｓｓｎ． １６７１－ ９３５２畅 ２畅 ２０１３畅 ２０９基 于 量 化 情 感 的 网 店 垃圾 评 论 检 测彭庆喜，钱铁云（武汉大学软件工程国家重点实验室， 湖北 武汉 ４３００７２）摘要： 提出量化情感的概念（ 评论中的情感值） ， 从用 户 评论的自 然语言文本中得到用 户 ...

    文档格式：PDF | 页数：7 | 浏览次数：19 | 上传日期：2015-04-08 03:53:26 | 文档星级：
    　第 ４８ 卷　第 １１ 期。郑铮欤 ４８　 Ｎｏ． １１　 　 　 　 　山　东　大　学　学　报。 理　学　版）Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ）　 　 　 　 。玻埃保 年 １１ 月 。危铮觯 ２０１３　收稿日 期：２０１３－ ０９－ ０２； 网络出 版时间：２０１３－ １０－ ２１ １５∶ ０６网络出 版地址： ｈｔｔｐ： ／／ｗｗｗ． ｃｎｋｉ． ｎｅｔ／ｋｃｍｓ ／ｄｅｔａｉｌ／３７． １３８９． Ｎ． ２０１３１０２１． １５０６． ００４． ｈｔｍｌ基金项目 ： 中央高校基本科研业务费专项资金项目 （２０１１２１１０２０２０００５） ；国家自 然科学基金资助项目 （ ６１２７２２７５）作者简介： 彭庆喜（１９７４ － ） ， 男 ， 博士研究生， 研究方向为数据挖掘与机器学习． Ｅｍａｉｌ： ｐｅｎｇｑｉｎｇｘｉ＠ ｇｍａｉｌ． ｃｏｍ　文章编号：１６７１－ ９３５２（２０１３） １１ － ００６６－ ０７　　。模希：１０畅 ６０４０ ／ｊ． ｉｓｓｎ． １６７１－ ９３５２畅 ２畅 ２０１３畅 ２０９基 于 量 化 情 感 的 网 店 垃圾 评 论 检 测彭庆喜，钱铁云（武汉大学软件工程国家重点实验室， 湖北 武汉 ４３００７２）摘要： 提出量化情感的概念（ 评论中的情感值） ， 从用 户 评论的自 然语言文本中得到用 户 表达的情感值。 为 了 计算评论的量化情感，对评论中的情感词的依存关系进行了 研究。 给出 了 情感句 的量化情感算法。 对量化情感与垃圾评论的关系进行分析，通过直观观察， 确定了 一系列 判别方法。 最后本文以量化情感值为 指标， 建立时间序列对网店的评论进行分析，有效地检测了 垃圾评论。 实验结果证明在检测网 店垃圾评论工作中， 所提出 的方法有良好的检测结果，优于已有的方法。关键词：量化情感；评论；垃圾评论检测中图分类号：ＴＰ３９１　　　文献标志码：ＡＳｔｏｒｅ ｒｅｖｉｅｗ ｓｐａｍ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔＰＥＮＧ Ｑｉｎｇ－ｘｉ， ＱＩＡＮ Ｔｉｅ－ｙｕｎ（ Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂ ｏｆ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｗｕｈａｎ ４３００７２， Ｈｕｂｅｉ， Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ａ ｎｏｖｅｌ ｃｏｎｃｅｐｔ ｏｆ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ， ｗｈｉｃｈ ｍｅａｎｓ ｔｈｅ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｓｃｏｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｖｉｅｗ． Ｔｈｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｓｃｏｒｅ ｉｓ ｄｅｒｉｖｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｎａｔｕｒａｌ ｌａｎｇｕａｇｅ ｔｅｘｔ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｖｉｅｗ． Ｔｏ ｃａｌｃｕｌａｔｅ ｔｈｅ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ， ｔｈｅ ｄｅ－ｐｅｎｄｅｎｃｙ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｗｏｒｄｓ ａｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ． Ａ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ｔｈｅ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｓｅｎ－ｔｅｎｃｅ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ． Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ， ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ａｎｄ ｓｐａｍ ｒｅｖｉｅｗｓ ｉｓ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ． Ａ ｓｅｒｉｅｓｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｒｕｌｅｓ ａｒｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｉｎｔｕｉｔｉｖｅ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ． Ｉｎ ｔｈｅ ｅｎｄ， ｔｈｅ ｓｔｏｒｅ ｒｅｖｉｅｗｓ ａｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ｂｙ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇａ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ｗｉｔｈ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ａｓ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ． Ｔｈｅ ｓｐａｍ ｒｅｖｉｅｗｓ ａｒｅ ｄｅｔｅｃｔｅｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ． Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｈａｓ ｇｏｏｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ａｎｄ ｏｕｔｐｅｒｆｏｒｍ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ｓｏｒｅ ｒｅｖｉｅｗ ｓｐａｍ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ； ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ； ｓｔｏｒｅ ｒｅｖｉｅｗ ｓｐａｍ０　引 言网上购物近年来得到迅速发展。 用户通常会在购物完成之后， 对网店或产品进行评论。 对于潜在用户而言，评论也成为他们了解网店以及产品的重要途径。 他们通常在网购之前查看评论， 从而决定是否在某家网店购买产品。 用户生成的在线评论，在很大程度上决定了他们是否会去选择某个网店或某个产品。 但是这些评论太多，文本信息量太大，使得阅 读 者 难 以 详尽 看 完。 已 经 有 比 较 多 的 工作［ １－ ４］，对网店产品的评论进行总结， 这些工作考察评论者对网店产品特征的情感极性。 并对其进行概括。 另一方面，有评论者受到利益的驱动，在网上发表垃圾评论（ 此处指虚假的评论） 。 这些评论或者是用来推销目标网店或产品而做的不切实际的正面评论，或者是为了诋毁对手而发出的不公平的负面评论。 针对以上情况， 对垃圾评论检测也引起了很多研究者的兴趣，如文献［５－ ９］ 。 但是这些研究主要采用了评分、用户评论时间等指标来检测垃圾评论。这是因为采用评分直观地表达了用户的情感极性，通常用户评分值为 ５ 表示用户对网店或产品很满意，而用户评分值为 １ 表示对网店或产品非常不满意。 然而采用评分作为指标存在一定的缺点。 首先

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