libsvm面向数码领域的垃圾评论信息的识别研究

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3、商品评论研究的热点。本文以网络上的评论信息作为研究对象，从情感相关和利益相关两个方面出发，分析了评论的发表动机。之后从信息的有用性角度，将评论信息分类有用和无用两类，并对两类信息进行详细的分析与分类，比较垃圾评论与无用评论的区别与联系。通过对目前的垃圾评论识别的方法进行深入的分析，了解各种方法所存在的问题。最后实验选择了SVM算法，构建标准数据集，选择评论特征，结合LibSVM工具，对抓取的评论信息进行的垃圾评论识别。实验过程中对比了SVM中的四种核函数，选择了19/19------------------------------------------

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5、SVM算法，构建标准数据集，选择评论特征，结合LibSVM工具，对抓取的评论信息进行的垃圾评论识别。实验过程中对比了SVM中的四种核函数，选择了19/19---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------LibSVM面向数码领域的垃圾评论信息的识别研究摘要垃圾评论的识别已经成为了商品评论研究的热点。本文以网络上的评论信息作为研究对象，从情感相关和利益相关两个方面

6、出发，分析了评论的发表动机。之后从信息的有用性角度，将评论信息分类有用和无用两类，并对两类信息进行详细的分析与分类，比较垃圾评论与无用评论的区别与联系。通过对目前的垃圾评论识别的方法进行深入的分析，了解各种方法所存在的问题。最后实验选择了SVM算法，构建标准数据集，选择评论特征，结合LibSVM工具，对抓取的评论信息进行的垃圾评论识别。实验过程中对比了SVM中的四种核函数，选择了19/19---------------------------------------------------------------范文最新推荐---------------

7、---------------------------------------较高的RBF核，对其进行参数优化，从而提高对评论识别的准确率。10210关键词支持向量机；核函数；垃圾评论；参数优化；外文摘要TitleResearchonIdentifyingReviewsSpamforDigitalFieldAbstractTheidentificationofreviewsspamhasbecomeahotspotofproductreviewsresearch.Thisarticleusesreviewsinformationonthenetworka

8、stheobjectofstudy,takingthetwoaspectsofe