融合多元评论信息的用户情感分类方法

徐红艳，黄法欣，冯 勇

(辽宁大学 信息学院，辽宁 沈阳 110036)

0 引言

互联网3.0时代的来临，越来越多的公众参与到网络交互中，极大地推动了网络商业化进程.2019年阿里巴巴双十一消费数据调查显示[1]，订单峰值为54.4万笔/秒、当天成交额为2 684亿元，比去年同期增长了42%.由此可见，电子商务已为公众所接受，电商平台已经成为人们消费的主要途径.电子商务中商品和服务的评论对人们消费决策的影响已经引起学界和业界的关注，但现有研究成果由于很少考虑评论中存在虚假评论、默认好评、随意打分等因素，难以准确获得用户的真实情感分类，导致研究成果在实际环境下的应用效果欠佳.

通过对用户评论信息进行分析可知，用户评论中包含原始评论、原始上传图片、追加评论以及追加上传图片，在对用户评论进行情感分类时综合考虑这四类多元评论信息可增强情感分类的准确性.为了减少虚假评论等因素对用户情感分类准确性的干扰，需要对用户多元评论中的隐含信息进行分析和挖掘.通常，发布虚假评论的用户往往不会进行追加评论，因此发布追加评论的用户评论内容可信度较高.同时，引入体现评论延续性的追加评论可以反应出用户在不同时刻对商品的情感特征；另外，发布虚假评论的用户在电商平台下单购买商品后不会收到所购买的商品，因此评论中上传的图片通常为店铺主页的商品推广图片或其他商品图片……