【摘 要】
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近年来,我国电影产业持续健康发展,在线影评的数量迅速增加,不少消费者在选择影片时将影评作为重要参考。面对巨大的利益诱惑,很多电影团队通过购买水军发布虚假影评,在不断提升本方影片评论水平的同时也对同档期的其他影片予以打击。这种不正当竞争手段产生的虚假影评需要及时采取有效措施予以治理,其主要原因有以下两个方面:第一,消费者会被虚假影评所误导,削弱他们对于在线电影评论的信任度;第二,大量电影团队将资源用
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近年来,我国电影产业持续健康发展,在线影评的数量迅速增加,不少消费者在选择影片时将影评作为重要参考。面对巨大的利益诱惑,很多电影团队通过购买水军发布虚假影评,在不断提升本方影片评论水平的同时也对同档期的其他影片予以打击。这种不正当竞争手段产生的虚假影评需要及时采取有效措施予以治理,其主要原因有以下两个方面:第一,消费者会被虚假影评所误导,削弱他们对于在线电影评论的信任度;第二,大量电影团队将资源用于片面的影评宣传,而忽视影视制作,导致影视作品质量不断下降。鉴于此,对电影平台的虚假评论进行有效识别并及时治理就显得尤为关键。就在线电影评论而言,评论信息最具代表性,是能够用于识别虚假评论的有效数据源,本文将其作为研究分析的数据集。本文全面分析虚假评论识别以及半监督学习的研究现状,详细叙述了半监督学习的原理以及具体分类,最后将半监督学习的Tri-Training算法用于虚假评论识别中,并将其与过去常用的监督学习支持向量机分类器进行对比分析,得出结论:将半监督学习方法用于电影虚假评论识别在理论上可行的同时,在实践中也能够较好地完成预测及分类任务。
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