识别垃圾评论制造者的方法，用计算机所得分值进行排名，从数据集中移除分值较高的评论者及其评论。文献从互联网获取产品评论集，并进行手工标注的数据集训练分类器来识别虚假评论。以上方法由于人的主观因素难以确定合适的标准，使数据集中存在过多的标注。由于解空间维度较高，且对于每个解而言所要计算的目标是分类的准确率，计算较为复杂，故本市。随着网上购物成为种最重要的日常购物方式，产品评论成为了用户是否购买卖家产品的重要依据，因而对虚假评论的识别具有重要意义。本文基于虚假评论和真实评论在情感极性上的差异，定义了个特征并利用随机初值的局部搜索法模拟退火法两种启发式算法进行特征选择，再通过两种聚类算法对虚假评论进行识别。最后通过对构造出的数据集进行实验，验证了算法的有效性。關键词虚假评论情感极性启发式算法聚类引言互联网的发展极大地影响了人们的生活方式和消费观念，网购越来越受到消费者的欢迎。由于人货分离面向产品的虚假评论识别论文原稿为虚假评论的可能性越大。定义评分偏差为用户评分与均值的绝对值。基于启发式算法的特征选择在机器学习与数据挖掘的实际应用中，特征的数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能相互依赖，易导致如下的后果特征个数过多，分析特征训练模型所需时间过长，计算成本大，容易引起维度灾难，模型也会相当复杂，推广能力会下降。特征选择能剔除不相关或冗余的特征，减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间。另方面，真正相关的特征简化了模型，使得输入对系统的响应更具实际意义。性越大。定义评分偏差为用户评分与均值的绝对值。基于启发式算法的特征选择在机器学习与数据挖掘的实际应用中，特征的数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能相互依赖，易导致如下的后果特征个数过多，分析特征训练模型所需时间过长，计算成本大，容易引起维度灾难，模型也会相当复杂，推广能力会下降。特征选择能剔除不相关或冗余的特征，减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间。另方面，真正相关的特征简化了模型，使得输入对系统的响应更具实际意义。步骤新生成的聚类与其他所采用启发式算法来进行特征选择，并相互验证增加可信度。随机初值的局部搜索法随机初值的局部搜索法从多个初值出发，重复运行个简单的上升算法直到其结束，所采用的初值随机选取。特征选择步骤编码采用位进制编码，表示模型中包含该特征，则相反。如此，每个解即为个维向量，。极端评分虚假评论者会为了提高产品的正面性而给出极端的评分，设定分为极端评分赋值为，其他评分为。评分偏差虚假评论者缺少真实的用户体验，所给出的评分常与平均评分有较大偏差，本文认为偏差越大，该评论为虚假评论的可消费者在消费前需要大量的信息作为参考，面向产品的评论是其中重要的环。在现实利益的驱动下，垃圾评论快速滋生，特别是产品评论数量呈爆炸性趋势增长，人为地辨别垃圾评论已不切实际，因此，研究出种能够识别和过滤垃圾评论的方法具有重要的现实意义。相关工作国内外的研究者们在博客和邮件领域的垃圾评论方面对过滤虚假评论的有效性。但该方法主要针对产品中动过滤方法国防科技大学学报，李霄，丁晟春垃圾商品评论信息的识别研究现代图书情报技术，作者单位西北工业大学陕西省西安市。我们将这条真实评论与条虚假评论构成本文所需的数据集。特征工程根据现有对特征定义和构建的方法研究，并结合用户语言心理学知识文本的语言结构及情感极性的分析，本文总结了以下个特征。特征定义词汇量虚假评论者会大肆赞美产品，使评论冗长，而真实评论言简意赅。故词汇量越大，评论真实度越低，由此定义词汇量为评论中词汇的数量。修饰度丰富的词汇种类可以用来表达用户，面向产品的虚假评论识别论文原稿，所示。结果分析结果表示，混合使用方法是由层次聚类法和效果最好的方法组成。我们仅通过层次聚类法就获得了的准确率，调整参数和方法混用之后，准确率有了提高。相较于前人的算法，我们的准确率较高，说明我们的模型在简化问题方面和数值计算方面效果较好。从上表可以得知，当时，准确率最高。以层次聚类法为基础的法虽然在准确率上没有明显变化，但是可以为的随机初始化设定个标杆，以使方法有更好的效果，也便于设置的终止条件。结束语本文基于虚假评论和真实评论在情，垃圾评论快速滋生，特别是产品评论数量呈爆炸性趋势增长，人为地辨别垃圾评论已不切实际，因此，研究出种能够识别和过滤垃圾评论的方法具有重要的现实意义。相关工作国内外的研究者们在博客和邮件领域的垃圾评论方面做了大量工作，取得了定的成果，但对于产品虚假评论的识别依然困难重重。文献首次定义了种类型的垃圾评论以及基于产品评论内容以及评论者类评论特征，建立回归模型进行识别。但这种方法对于虚假评论识别效果不佳。文献开发了第个识别虚假评论的黄金数据集，利用文本分类由于解空间维度较高，且对于每个解而言所要计算的目标是分类的准确率，计算较为复杂，故本文采用启发式算法来进行特征选择，并相互验证增加可信度。随机初值的局部搜索法随机初值的局部搜索法从多个初值出发，重复运行个简单的上升算法直到其结束，所采用的初值随机选取。特征选择步骤编码采用位进制编码，表示模型中包含该特征，则相反。如此，每个解即为个维向量，。面向产品的虚假评论识别论文原稿。随着网上购物成为种最重要的日常购物方式，产品评论成为了用户是否购买卖家产品的重要依据聚类计算相似度。步骤合并相似度最高的两个聚类。步骤重复步骤直到所有评论被划分为个聚类。这种聚类方法在分类之前，不用给出最终聚类的个数，分类完成后可以根据需要来选定聚类个数。利用这种方法计算得出的分类后的评论集，可以为下种方法的初始迭代做铺垫。面向产品的虚假评论识别论文原稿。极端评分虚假评论者会为了提高产品的正面性而给出极端的评分，设定分为极端评分赋值为，其他评分为。评分偏差虚假评论者缺少真实的用户体验，所给出的评分常与平均评分有较大偏差，本文认为偏差越大，该评种方法对于虚假评论识别效果不佳。文献开发了第个识别虚假评论的黄金数据集，利用文本分类技术来对虚假评论进行识别。文献提出通过用户所给的评价等级来做了，臵信下限。参考文献林琳，陈湘芝，钟诗胜种新的间断型备件需求预测方法哈尔滨工业大学学报，刘顺忠数理统计理论方法应用和软件计算华中科技通过聚合重组使得原时间和需求量上的不连续转化为时间和需求量上的连续性，在实际运用中不仅要对时间进行聚合还需对设备量进行聚合，此处的设备量聚合不作为本文研究重点。图为第次重组后的时间段，该时间段上标注有需求发生的时间和需求量，而后以为分割标准对该线段由后至前进行分割，基于数理统计和时间聚合的备件预测方法论文原稿相等，可知在指定备件数量不超出上限的概率为，最终得出，满足率为。实例验证通过对型设备备件历史数据的收集与整理，得出该设备备件的原始数据通过推断分布。正态分布有波动较大的特点，数理统计区间估计以概率的形式给出臵信上下限值，为备件需求量的概率范围。与满足率的关系为。估形式中，指数分布威布尔分布正态分布伽马分布中，除指数分布的预测精度较高外，其他分布相对较差。基于数理统计和时间聚合的备件预测方法论文原稿第天设备使用累计时间值，为第天设备累计时间值为第天设备累计时间值，分别为第对应的备件需求量，为为发生需求的时间点，如图所示。，有用备件零库存的尴尬情况。在常见备件寿命分布形式中，指数分布威布尔分布正态分布伽马分布中，除指数分布的预测精度较高外，其他分布相对较差。基定的，下期预测结果处于上下限范围内的概率即为，由于概率包含了范围外的上下限之和，此时认为数据出现在上下限之外的概率相等，可知在指定备件数间设备备件需求量作为个基本事件，设为该设备在使用期间备件需求量的全体，那么事件便为随机样本空间的个事件或子集，通过推断分布。正态后依然出现故障接着，对上臂管子进行检测，故障区域大概锁定于外围电路变频器驱动电路故障及其检修论文原稿。在该故障中，由于本身性能优良，从其反馈的信号，可以对逆变模块给予有效保护。变频器驱动电源供电稳定性故障检测与维修实例在小功率变频器驱动电路故障检修中，曾遇到频率上负电压不足，造成开通后不能有效关断，使得相上下臂出现短路，严重者将导致逆变模寿命分布基于数理统计和时间聚合的备件预测方法论文原稿数理统计和时间聚合的备件预测方法论文原稿。时间聚合方法为了避免时间间断对备件需求量的间断性影响，设为第的设备使用时间的累计值，即为不超出上限的概率为，最终得出，满足率为。关键词数理统计时间聚合备件预测由于种种原因，备件预测结果与实际需求有较大差距，出现了无用备件积压布有波动较大的特点，数理统计区间估计以概率的形式给出臵信上下限值，为备件需求量的概率范围。与满足率的关系为。估算结果是以指定概率来确实例验证通过对型设备备件历史数据的收集与整理，得出该设备备件的原始数据，对该数据进行时间聚合和设备数量聚合后得表。数理统计方法若将段时间样本，即，为备件预测提供了较为精确的数据。通过聚合重组使得原时间和需求量上的不连续转化为时间和需求量上的连续性，在实际运用中不仅要对时间学出版社，胡晓洁正态分布及其扩展综述教学学习与研究，作者单位西识别垃圾评论制造者的方法，用计算机所得分值进行排名，从数据集中移除分值较高的评论者及其评论。文献从互联网获取产品评论集，并进行手工标注的数据集训练分类器来识别虚假评论。以上方法由于人的主观因素难以确定合适的标准，使数据集中存在过多的标注。由于解空间维度较高，且对于每个解而言所要计算的目标是分类的准确率，计算较为复杂，故本市。随着网上购物成为种最重要的日常购物方式，产品评论成为了用户是否购买卖家产品的重要依据，因而对虚假评论的识别具有重要意义。本文基于虚假评论和真实评论在情感极性上的差异，定义了个特征并利用随机初值的局部搜索法模拟退火法两种启发式算法进行特征选择，再通过两种聚类算法对虚假评论进行识别。最后通过对构造出的数据集进行实验，验证了算法的有效性。關键词虚假评论情感极性启发式算法聚类引言互联网的发展极大地影响了人们的生活方式和消费观念，网购越来越受到消费者的欢迎。由于人货分离面向产品的虚假评论识别论文原稿为虚假评论的可能性越大。定义评分偏差为用户评分与均值的绝对值。基于启发式算法的特征选择在机器学习与数据挖掘的实际应用中，特征的数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能相互依赖，易导致如下的后果特征个数过多，分析特征训练模型所需时间过长，计算成本大，容易引起维度灾难，模型也会相当复杂，推广能力会下降。特征选择能剔除不相关或冗余的特征，减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间。另方面，真正相关的特征简化了模型，使得输入对系统的响应更具实际意义。性越大。定义评分偏差为用户评分与均值的绝对值。基于启发式算法的特征选择在机器学习与数据挖掘的实际应用中，特征的数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能相互依赖，易导致如下的后果特征个数过多，分析特征训练模型所需时间过长，计算成本大，容易引起维度灾难，模型也会相当复杂，推广能力会下降。特征选择能剔除不相关或冗余的特征，减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间。另方面，真正相关的特征简化了模型，使得输入对系统的响应更具实际意义。步骤新生成的聚类与其他所采用启发式算法来进行特征选择，并相互验证增加可信度。随机初值的局部搜索法随机初值的局部搜索法从多个初值出发，重复运行个简单的上升算法直到其结束，所采用的初值随机选取。特征选择步骤编码采用位进制编码，表示模型中包含该特征，则相反。如此，每个解即为个维向量，。极端评分虚假评论者会为了提高产品的正面性而给出极端的评分，设定分为极端评分赋值为，其他评分为。评分偏差虚假评论者缺少真实的用户体验，所给出的评分常与平均评分有较大偏差，本文认为偏差越大，该评论为虚假评论的可消费者在消费前需要大量的信息作为参考，面向产品的评论是其中重要的环。在现实利益的驱动下，垃圾评论快速滋生，特别是产品评论数量呈爆炸性趋势增长，人为地辨别垃圾评论已不切实际，因此，研究出种能够识别和过滤垃圾评论的方法具有重要的现实意义。相关工作国内外的研究者们在博客和邮件领域的垃圾评论方面