基於DDAG-SVM的在線商品評論可信度分類模型__臺灣人文及社會科學引文索引資料庫

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題名：	基於DDAG-SVM的在線商品評論可信度分類模型
書刊名：	情報理論與實踐
作者：	陳燕方
出版日期：	2017
卷期：	2017(7)
頁次：	132-137
主題關鍵詞：	在線商品評論；可信度評估；文本分類；支持向量機；Online product reviews；Credibility evaluation；Text classification；Support vector machine
原始連結：	連回原系統網址
相關次數：	被引用次數:期刊(0) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0) 排除自我引用:0 共同引用:0 點閱:1

[目的/意義]進一步完善電子商務交易網站的評論體系,提升用戶的在線購物體驗。[方法/過程]從評論內容、評論者特征和商家特征3個維度確定了在線商品評論可信度的10個影響因素指標,并在此基礎上提出了基于DDAG-SVM的在線商品評論可信度分類模型。最后基于MATLAB和LIBSVM,利用淘寶平臺近5000條數據集對該模型的準確度進行對比測試。[結果/結論]實驗結果達到了93.687%的平均分類準確率,具有較高的準確率和一定的可行性。[局限]分類器預測的準確性一定程度上依賴于人工標注的評論數據集。

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[Purpose/significance] This paper tries to improve the review system and users' shopping experience on e-commerce platform. [Method/process] Ten influencing factors of online product review reliability have been identified from review content,reviewers' features and merchants' features. On this basis,a DDAG-SVM model is proposed to predict reliability of online product reviews. By the means of MATLAB and LIBSVM,the paper conducts the contrast experiments using approximately 5000 reviews crawled from Taobao website to test the accuracy of the model. [Result/conclusion]The average correct rate of the classification is 93. 687%,which shows that the model proposed has higher feasibility. [Limitations] To a certain extent,the correct rate of the classification depends on manually labeled data set.

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期刊論文
1.	Cheung, Christy M. K.、Thadani, Dimple R.(2012)。The Impact of Electronic Word-of-Mouth Communication: A Literature Analysis and Integrative Model。Decision Support Systems，54(1)，461-470。
2.	Racherla, P.、Friske, W.(2012)。Perceived 'usefulness' of online consumer reviews: An exploratory investigation across three services categories。Electronic Commerce Research and Applications，11(6)，548-559。
3.	Mudambi, S. M.、Schuff, D.(2010)。What makes a helpful review? A study of customer reviews on Amazon.com。MIS Quarterly，34(1)，185-200。
4.	孟美任、丁晟春(2013)。在線中文商品評論可信度研究。現代圖書情報技術，2013(9)，60-66。延伸查詢
5.	陳燕方、李志宇(2014)。基於評論產品屬性情感傾向評估的虛假評論識別研究。現代圖書情報技術，2014(9)，81-90。延伸查詢
6.	PENG, Q.、ZHONG, M.(2014)。Detecting spam review through sentiment analysis。Journal of Software，9(8)，2065-2072。
7.	劉逶迤、逯萬輝、丁晟春(2012)。商品評論信息可信度研究。情報科學，30(10)，1556-1565。延伸查詢
8.	孫曙迎(2009)。消費者網絡信息可信度感知影響因素的實證研究。北京理工大學學報（社會科學版），10(6)，50-54。延伸查詢

會議論文
1.	LIM, E. P.、NGUYEN, V. A.、JINDAL, N.(2010)。Detecting product review spammers using rating behaviors。The 19th ACM International Conference on Information and Knowledge Management。ACM。939-948。
2.	LI, F.、HUANG, M.、YANG, Y.、Zhu, X.(2011)。Learning to identify review spam。International Joint Conference on Artificial Intelligence，2488-2493。
3.	Ott, Myle、Choi, Y.、Cardie, C.、Hancock, J. T.(2011)。Finding deceptive opinion spam by any stretch of the imagination。The 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies。Portland, Oregon：Association for Computational Linguistics。309-319。
4.	Jindal, N.、Liu, B.(2007)。Review spam detection。The 16th International Conference on World Wide Web。Banff, Alberta：ACM。1189-1190。
5.	JINDAL, N.、LIU, B.、LIM, E. P.(2010)。Finding unusual review patterns using unexpected rules。The 19th ACM International Conference on Information and Knowledge Management。ACM。1549-1552。
6.	AYE, C. M.、Oo, K. M.(2014)。Review spammer detection by using behaviors based scoring methods。International Conference on Advances in Engineering and Technology，350-355。
7.	Mukherjee, A.、Venkataraman, V.、Liu, B.、Glance, N. S.(2013)。What yelp fake review filter might be doing?。The 7th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media。Boston, Massachusetts。

學位論文
1.	李金華(2010)。基於SVM的多類文本分類研究(碩士論文)。山東科技大學，青島。延伸查詢

圖書
1.	VAPNIK, V.(1999)。The Nature of statistical leaning theory。New York：Springer Verlag。
2.	HAN, Jiawei、KAMBER, M.、范明、孟小峰(2007)。數據挖掘：概念與技術。北京：機械工業出版社。延伸查詢

單篇論文
1.	MUKHERJEE, A.，VENKATARAMAN, V.(2014)。Opinion spam detection: an unsupervised approach using generative models，https://pdfs.semanticscholar.org/b09b/a1d2e6b0437cd2de5a99beeff13491a1cd44.pdf，(UH-CS-TR-2014)。

其他
1.	(20151229)。淘寶天猫將全面禁止免單返現行為，http://mt.sohu.com/20151229/n432919889.shtml。延伸查詢
2.	CHANG, C. C.，LIN, C. J.。LIBSVM-a library for support vector machines，http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin。

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