%A 李霄, 丁晟春 %T 垃圾商品评论信息的识别研究 %0 Journal Article %D 2013 %J 数据分析与知识发现 %R 10.11925/infotech.1003-3513.2013.01.10 %P 63-68 %V 29 %N 1 %U {https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/abstract/article_3681.shtml} %8 2013-01-25 %X 从信息有用性的角度对垃圾商品评论信息进行分析,选择数码领域的相机评论作为研究对象,构建数据集,从评论、评论者和被评论的商品三个方面选择11个特征,使用支持向量机模型中4种常用的核函数进行垃圾商品评论的识别,对识别效果较好的RBF核函数中的参数C和γ进行优化,使得商品评论中的垃圾评论识别的准确率提高到78.16%,召回率提高到72.18%,并选取4种不同特征组合进行对比,证明评论、评论者和被评论的商品三大特征组合的效果最好,最后通过与Logistic回归模型的对比,验证SVM对垃圾评论的识别效果明显优于其他算法。