使用混合算法在电子商务平台中查找虚假评论
计算与语言
2024-04-10 v1 机器学习
摘要
情感分析是自然语言处理中的一个重要组成部分，在理解文本数据中蕴含的情感和观点方面起着关键作用。在本文中，我们提出了一种创新的集成方法用于情感分析以查找虚假评论，该方法融合了支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）和决策树分类器的预测能力。我们的集成架构策略性地结合了这些不同的模型，以利用它们的优势同时减轻固有弱点，从而在虚假评论预测中实现卓越的准确性和鲁棒性。通过组合我们分类器的所有模型，预测性能得到提升，并且也增强了对真实世界数据集中存在的各种语言模式和细微差别的适应性。在虚假评论上评估的指标证明了所提出的集成方法相对于传统单模型方法的有效性和竞争力。我们的研究结果强调了集成技术在推进使用混合算法查找虚假评论方面的潜力，对社交媒体和电子平台中的各种应用具有意义，以找到最佳评论并忽略虚假评论，消除吹嘘和欺骗。
引用
@article{arxiv.2404.06339,
title = {Finding fake reviews in e-commerce platforms by using hybrid algorithms},
author = {Mathivanan Periasamy and Rohith Mahadevan and Bagiya Lakshmi S and Raja CSP Raman and Hasan Kumar S and Jasper Jessiman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.06339},
year = {2024}
}