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針對現(xiàn)有商品評論存在數(shù)量大、質(zhì)量參差不齊、 可信度差，導(dǎo)致用戶難以快速獲取有效信息并制定高效的決策，而現(xiàn)有評論可信性評估主要考慮評論來源和投票形式的支持度等問題，提出了一種從評論內(nèi)在質(zhì)量角度實現(xiàn)評論可信度評估方法，即通過融合評論者等級、評論支持度和評論觀點一致性等實現(xiàn)評論可信性評估。首先基于規(guī)則庫和方法庫完成了評論數(shù)據(jù)的預(yù)處理;然后基于商品特征庫、通用詞典、情感詞典以及方法庫，完成了商品特征識別和特征值提取及標(biāo)準(zhǔn)化;最后基于建立的模型完成評論可信度評估。實驗結(jié)果驗證了該方法的可行性，該方法可以應(yīng)用于其他電商平臺實現(xiàn)商品評論可信性自動評估。
電商平臺如Amazon.com、Taobao.com和JD.com等為消費者提供了分享其所購買商品質(zhì)量及服務(wù)體驗的平臺，消費者可以瀏覽他人發(fā)表的評論并對評論進(jìn)行有用性投票，評論管理系統(tǒng)可以根據(jù)評論發(fā)表時間、有用性和評論者級別等進(jìn)行排序與展示。產(chǎn)品制造商、銷售商、消費者和其他利益相關(guān)人員通過遍歷評論獲取相關(guān)信息，進(jìn)而實現(xiàn)商品質(zhì)量評估與預(yù)測、客戶關(guān)系管理新產(chǎn)品研發(fā)等 在電子商務(wù)系統(tǒng)中，評論的價值嚴(yán)重依賴于評論質(zhì)量.
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