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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)應用的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡購物逐漸成為一種消費潮流。在線評論作為網(wǎng)絡購物的重要組成部分，為網(wǎng)購用戶做出購買決策及制造商改善產(chǎn)品提供重要依據(jù)。由于在線評論的好壞能夠直接影響產(chǎn)品的銷售，互聯(lián)網(wǎng)上出現(xiàn)大量誤導網(wǎng)購用戶的且具有惡意目的的垃圾評論，因此實現(xiàn)在線垃圾評論的自動化檢測成為大家關注的焦點。國外學者最早開展了基于英文的在線垃圾評論自動化檢測研究，但語言的差異性導致相關的研究成果難以應用于中文在線垃圾評論自動化檢測。為此，本文對中文垃圾
2、評論的自動化檢測展開研究，并提出了大數(shù)據(jù)環(huán)境下中文在線評論存儲策略。論文的主要工作如下:
1)構建中文在線評論資料庫。本文定制了一款網(wǎng)絡爬蟲工具對互聯(lián)網(wǎng)上的中文在線評論實現(xiàn)自動化抓取，并利用分布式文件系統(tǒng)HDFS來確保中文在線評論海量數(shù)據(jù)的可靠存儲。
2)中文垃圾評論檢測模型的建立。本文將中文在線垃圾評論識別視為文本分類問題，并采用分類模型加以解決。為避免中文在線評論的差異性，本文僅基于文本內容構建包含九個特征的文本
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