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一种基于子图挖掘的信用炒作与恶意评价识别方法

摘要

本发明提供了一种基于子图挖掘的信用炒作与恶意评价识别方法,其特征在于,包括以下步骤:将对商品的评价划分为好评及差评;建立每个商品的半二类网络;对半二类网络进行分析。本发明基于在线商品评价,能够在海量评价数据集中,基于商品间的特定联系构建半二分类网络,并通过网络统计分析与子图挖掘实现信用炒作与恶意评价的识别。此方案对于规范电商平台的正常运营、促进商品公平竞争、为消费者提供正确的购物指引等都具有实践意义与应用价值。

著录项

  • 公开/公告号CN108648038A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-10-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海电机学院;

    申请/专利号CN201810335527.8

  • 发明设计人 李建敦;

    申请日2018-04-13

  • 分类号

  • 代理机构上海申汇专利代理有限公司;

  • 代理人翁若莹

  • 地址 201100 上海市闵行区江川路690号

  • 入库时间 2023-06-19 06:44:48

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-11-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q30/06 申请日:20180413

    实质审查的生效

  • 2018-10-12

    公开

    公开

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