点评网站作为一种新兴的网络交流平台,目前存在着大量垃圾用户,他们发布的虚假垃圾评论信息误导了消费者的选择,引起不正当的市场竞争。本文基于机器学习的分类方法,对点评网站的垃圾用户进行研究,提出了基于用户评论频度的垃圾用户检测模型和基于用户评论情感度的垃圾用户检测模型,并将模型融合进行模型训练,以最大限度提高识别垃圾用户的有效性。实验表明,本文提出的方法对垃圾用户识别的准确率最高可达70%。
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