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| 基于模糊神经网络的在线评论效用分类过滤模型研究 | |
| 引用本文： | 张艳丰,李 贺,彭丽徽,陈远方.基于模糊神经网络的在线评论效用分类过滤模型研究[J].情报科学,2017,35(5):94-99. |
| 作者姓名： | 张艳丰 李 贺 彭丽徽 陈远方 |
| 摘 要： | 【目的/意义】通过挖掘电子商务平台冗杂的在线评论信息，对在线评论进行效用过滤，将质量高、有用性强
的评论呈献给消费者。【方法/过程】从Spearman相关性分析影响在线评论效用高相关因素入手，构建基于模糊神经
网络（FNN）的在线商品评论效用模型，提出一种在线评论效用分类方法。【结果/结论】通过对亚马逊电子商务平台
手机评论的实例验证，证明本文模型方法能够对在线商品评论效用进行有效区分,提出的在线商品评论分类过滤模
型具有较高的准确度和有效性。 |
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