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融合时间特征的虚假评论检测研究
文献摘要：
对电商的虚假评论检测,需要充分考虑时间突发特性,因此提出了一种融合时间特征的虚假评论检测方法.基于局部异常因子算法构建时间特征指标,将时间特征、评论特征、评论者特征三者相结合,构建一个较为全面的虚假评论识别框架.通过Yelp数据集验证该方法的有效性,结果表明,该方法的性能较好,AUC值较高.
文献关键词：
虚假评论;时间序列;局部异常因子;支持向量机;主成分分析
中图分类号：
作者姓名：
徐艺苗;耿亮;安彧
作者机构：
湖北工业大学理学院,湖北 武汉 430068
文献出处：
引用格式：
[1]徐艺苗;耿亮;安彧-.融合时间特征的虚假评论检测研究)[J].计算机时代,2022(11):84-88
A类：
B类：
时间特征,局部异常因子算法,特征指标,评论特征,评论者,虚假评论识别,识别框架,Yelp,数据集验证
AB值：
0.257053
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