电子商务垃圾评论者识别研究

摘要：

论文以100个刷客(垃圾评论者)和100个正常评论者的历史评论数据作为研究对象,结合淘宝刷客的特点提取了14个用于刷客识别的特征,采用SVM算法和KNN算法构建分类模型并使用两种模型对淘宝网上的刷客进行识别.研究发现:两种分类模型对淘宝刷客识别的效果都很理想,其中SVM明显优于KNN,其分类模型对刷客识别的精确率达88％,召回率达100％.

关键词：刷单、商品评论、SVM、KNN、刷客识别

分类号：F713(国内贸易经济)

在线出版日期：2015-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：79-94