基于情感計(jì)算的商品欺詐監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、目前電子商務(wù)依然保持著高速發(fā)展的趨勢(shì)，越來越多的消費(fèi)者選擇在線購(gòu)物，購(gòu)物可選擇的平臺(tái)也越來越多。由于信息不對(duì)稱，商品評(píng)論對(duì)于消費(fèi)者在采購(gòu)的時(shí)候有著極強(qiáng)的導(dǎo)引作用。在實(shí)際運(yùn)營(yíng)過程上，商品評(píng)論中產(chǎn)生了各種各樣的漏洞，容易被人為操作形成虛假累積信譽(yù)，包括偽造自身好評(píng)，對(duì)他人的惡意差評(píng)，從而誤導(dǎo)消費(fèi)者，滋生網(wǎng)絡(luò)欺詐。隨著交易量和交易規(guī)模的上升，鑒別欺詐商家，真實(shí)評(píng)價(jià)賣方成為了一個(gè)不可忽視的問題。
　　針對(duì)這一問題，本文調(diào)研了相關(guān)理論的研究

2、工作，提出了基于情感計(jì)算的商品欺詐監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。首先進(jìn)行系統(tǒng)分析和架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括系統(tǒng)目標(biāo)、系統(tǒng)架構(gòu)和功能模塊設(shè)計(jì)。隨后，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了各個(gè)功能模塊，包括商品評(píng)論采集模塊，通過開源GooSeeker自定義模板抓取多數(shù)據(jù)源評(píng)論;商品特征挖掘模塊，結(jié)合領(lǐng)域本體概念和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，其中以Protégé構(gòu)建領(lǐng)域本體，并結(jié)合同義詞典擴(kuò)充;特征情感向量計(jì)算模塊，結(jié)合句法分析、領(lǐng)域詞典、情感語(yǔ)料庫(kù)和詞匯相似度等相關(guān)理論方法，通過ICTCLAS進(jìn)行語(yǔ)分詞和

3、詞性標(biāo)注，隨后StanfordParser進(jìn)行分詞識(shí)別極性詞、程度副詞和否定，結(jié)合HowNet情感語(yǔ)料庫(kù)和同義詞詞庫(kù)判別情感傾向程度;欺詐點(diǎn)識(shí)別模塊，通過語(yǔ)義對(duì)向量特征合并之后，以基于密度的離群點(diǎn)識(shí)別算法找出其中可能存在的欺詐行為。
　　本文提出的基于情感計(jì)算的商品欺詐監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶提供的商品頁(yè)面地址，根據(jù)預(yù)置規(guī)則自動(dòng)采集商品評(píng)論信息，從中挖掘出商品特征以及消費(fèi)者對(duì)其的情感傾向，通過比較情感傾向的一致性，識(shí)別出其中可能存在欺