计算机工程与应用 ›› 2017, Vol. 53 ›› Issue (2): 21-26.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1606-0140
丁 东1,付晓东1,2,岳 昆3
DING Dong1, FU Xiaodong1,2, YUE Kun3
摘要: 随着电子商务领域的迅速发展,在线商品评价规模日益庞大,评价质量参差不齐,用户难以筛选有用评价信息做出购买决策,因此如何有效识别高质量评价信息成为重要议题。以在线商品评价的有用性投票为基础定义评价质量,使用贝叶斯网络表示在线商品评价的相似性及不确定性,通过对在线商品评价信息进行多维度特征统计,构建在线商品评价质量评估模型,使用概率推理机制对在线商品评价质量进行分类预测,并给出评价质量分类置信度。在真实数据集上验证模型有效性及高效性。