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J-GLOBAL ID：201602206007291307   整理番号：15A1327260

ランダムフォレストによるスパム製品レビューの同定【Powered by NICT】

Identification of Product Review Spam by Random Forest

著者 (1件)： He Long (Information Construction Office, Fuzhou Univ., Fujian, Fuzhou)
資料名： Zhongwen Xinxi Xuebao  (Zhongwen Xinxi Xuebao)
巻： 29  号： 3  ページ： 150-154,161  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2296A  ISSN： 1003-0077  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現状スパム同定法を特徴選択に焦点を当て,データセットの不均衡に対処するである。本論文では,ランダムフォレストに基づく製品レビュースパム同定法を提示し,置換繰り返しを伴う大・小クラスから抽出した試料の同数の,あるいは大および小クラスに指定される同じ量であった。アマゾンデータセット上での実験結果により,ランダムフォレスト法は他のベースライン法より優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 基準線 ,  *特徴選択
準シソーラス用語： 不均衡 ,  データセット ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： ランダムフォレスト ,  スパム ,  レビュー ,  同定