基于情感計算的商品欺詐監(jiān)測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、目前電子商務依然保持著高速發(fā)展的趨勢，越來越多的消費者選擇在線購物，購物可選擇的平臺也越來越多。由于信息不對稱，商品評論對于消費者在采購的時候有著極強的導引作用。在實際運營過程上，商品評論中產生了各種各樣的漏洞，容易被人為操作形成虛假累積信譽，包括偽造自身好評，對他人的惡意差評，從而誤導消費者，滋生網絡欺詐。隨著交易量和交易規(guī)模的上升，鑒別欺詐商家，真實評價賣方成為了一個不可忽視的問題。
　　針對這一問題，本文調研了相關理論的研究

2、工作，提出了基于情感計算的商品欺詐監(jiān)測系統(tǒng)。首先進行系統(tǒng)分析和架構設計，包括系統(tǒng)目標、系統(tǒng)架構和功能模塊設計。隨后，設計和實現(xiàn)了各個功能模塊，包括商品評論采集模塊，通過開源GooSeeker自定義模板抓取多數(shù)據(jù)源評論;商品特征挖掘模塊，結合領域本體概念和關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，其中以Protégé構建領域本體，并結合同義詞典擴充;特征情感向量計算模塊，結合句法分析、領域詞典、情感語料庫和詞匯相似度等相關理論方法，通過ICTCLAS進行語分詞和

3、詞性標注，隨后StanfordParser進行分詞識別極性詞、程度副詞和否定，結合HowNet情感語料庫和同義詞詞庫判別情感傾向程度;欺詐點識別模塊，通過語義對向量特征合并之后，以基于密度的離群點識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算的商品欺詐監(jiān)測系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶提供的商品頁面地址，根據(jù)預置規(guī)則自動采集商品評論信息，從中挖掘出商品特征以及消費者對其的情感傾向，通過比較情感傾向的一致性，識別出其中可能存在欺