网络民航事件虚假评论的识别研究

摘要：

互联网的开放性使得当前对于互联网上用户的评论内容没有质量控制机制，用户发表的内容中存在大量虚假评论，如何识别这些虚假评论信息成为重要问题。运用信息增益（ Information Gain， IG），支持向量机（ Support Vector Machine， SVM）等方法对民航事件的评论进行特征提取和分类，识别虚假评论。通过对比4种不同的核函数，本文选定基于RBF核函数的SVM分类器进行虚假信息的分类识别，其F?measure值为90％，具有较优的分类效果。

关键词：虚假评论、信息增益、支持向量机、特征提取、核函数

所属期刊栏目：6

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：天津市级大学生创新创业项目201510059047研究成果之一。

在线出版日期：2016-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：28-31