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互联网产品评论信息中垃圾评论的识别方法浅析
  • ISSN号:1000-0135
  • 期刊名称:《情报学报》
  • 时间:0
  • 分类:G206[文化科学—传播学]
  • 作者机构:[1] 江西财经大学信息管理学院,江西 南昌330013, [2]江西财经大学数据与知识工程江西省高校重点实验室,江西 南昌330013
  • 相关基金:本文系国家社会科学基金“基于Web挖掘的网络水军伪舆情识别及防范研究”(编号:12CTQ042)和2013年国家级大学生创新训练计划项日的研究成果
中文摘要:

互联网的开放性使得当前互联网上的用户生成内容没有质量控制机制,产品评论中存在大量垃圾评论,如何识别这些垃圾评论信息成为重要问题。本文对产品评论信息中垃圾评论的识别方法进行了综述,先将产品垃圾评论和互联网上其他常见的垃圾信息进行了对比,然后从产品垃圾评论检测的数据集、识别方法两个角度对相关工作做了概述和分析,最后在上述工作的基础上提出了一些值得产品垃圾评论识别研究进一步关注的问题。

英文摘要:

The Internet's openness makes it work without quality control mechanism for users when generating contents, which leads to massive spam among product's reviews. How to detect them has become the most impor-tant problem. This paper reviews the methods for recognizing the spam. Firstly, we compared the product review spam with the other spam, and then summarized and analyzed the related works through the data set and the meth-ods of spam detection. Finally, we put forward some questions based on the foregoing research.

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期刊信息
  • 《情报学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国科学技术情报学会 中国科学技术信息研究所
  • 主编:戴国强
  • 地址:北京复兴路15号
  • 邮编:100038
  • 邮箱:qbxb@istic.ac.cn
  • 电话:010-68598273
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0135
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2257/G3
  • 邮发代号:82-153
  • 获奖情况:
  • 1992年全国优秀科技期刊评比二等奖,1997年中国科协优秀科技期刊三等奖,被国外4种检索工具录用
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:19778