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由于無法預(yù)知產(chǎn)品在線評論的文本內(nèi)容是否對瀏覽者有用，大量的無用評論增加了潛在消費(fèi)者的信息搜索成本，甚至降低了潛在消費(fèi)者購買產(chǎn)品的可能性。為提高電子商務(wù)平臺的有用在線評論率，為撰寫評論者提供測試功能，建立在線評論有用程度預(yù)測模型。根據(jù)在線評論的文本特征，所提模型選擇在線評論的詞語數(shù)量、詞語的有用值、產(chǎn)品特征數(shù)量等3個(gè)特征，構(gòu)建一個(gè)預(yù)測在線評論有用程度的模型，其中詞語的有用值是詞語區(qū)分在線評論有用程度的信息増益量，然后根據(jù)大量在線評論數(shù)據(jù)利用梯度下降算法解岀模型參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，隨著詞語數(shù)量、詞語有用值、產(chǎn)品特征數(shù)量的増長，評論有用程度不斷提高。實(shí)驗(yàn)中把在線評論分為一般、有用、非常有用3個(gè)程度，對于一般的在線評論，預(yù)測精確率為92.96%;對于“有用”在線評論，預(yù)測精確率為94.83%;對于“非常有用”在線評論，預(yù)測精確率為%。實(shí)驗(yàn)對模型性能進(jìn)行測試，得到平均精確率為85.05%，召回率為82.81%，F(xiàn)1值為83.72%，該結(jié)果驗(yàn)證了所提模型預(yù)測在線評論有用程度的可行性。
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