随着互联网的发展，用户倾向于在购物、旅游、用餐之前参考线上评论.之后，他们也会发表评论来表达自身意见.线上评论越来越具有价值.评论对用户决策的重要导向作用催生了虚假评论.虚假评论，指用户由于利益、个人偏见等因素发布的不符合产品真实特性的评论.这些虚假评论语言上模仿真实评论，消费者很难识别出来.国内外学者综合运用自然语言处理技术来研究虚假评论检测问题.从特征工程的角度分析，虚假评论检测方法可以分为三类：基于语言特征和行为特征的方法、基于图结构的方法、基于表示学习的方法.主要描述了检测的一般流程，归纳了三类研究方法常用的特征，比较了方法的优缺点，并且介绍了研究常用的数据集.最后探讨了未来研究方向.

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b站的评论由js加载，所以我们有两种方法获取， 第一种用selenium，拖拽导航条，刷新出评论再抓取（效率低且代码量大） 第二种直接找到js接口去获取数据 先说下我一开始的思路 我刚开始不确定是xhr还是js，所以现在xhr中找，发现并没有，于是搜索了js，发现在这个接口里 page代表页数和评论数量，replies是所有评论的内容 于是我们开始分析这个接口的参数 刚开始我以为callback是js加密，后来发现这个参数加不加效果是一样的， 多次试验后发现只有pn，type，oid，sort是必须的 pn是当前页数 type默认为1，作用未知 oid是视频的id sort是排序 我这边直

douban #这是我写的第一个爬取豆瓣图书信息的爬虫代码， #爬取了400条关于图书信息的数据 #每条数据包括书名、作者及翻译、出版社、价格、出版时间、评分、评论人数。 #把抓取数据的过程封装成Data(url)的函数，循环 20次来抓取前20页的数据， #如果想要更多的数据只要把"for i in range(0,399,20):"里面的399改成x，其中（x+1） =0 #如果还有问题请给我发邮件

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实现的效果图： 自定义Fragment继承BottomSheetDialogFragment 重写它的三个方法： onCreateDialog（） onCreateView（） onStart（） 他们的执行顺序是从上到下 import android.app.Dialog; import android.content.Context; import android.graphics.Color; import android.graphics.drawable.ColorDrawable; import android.os.Bundle; import android.util.

【主要内容】微博评论文本分类（完整数据和代码-Traditional_Net_Classification-main） 【适合人群】研发设计 【质量保障】任何问题私信我

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