基于半监督主动学习的虚假评论检测
基于有监督的虚假评论检测方法受限于标注语料的规模，为了更好地利用未标注评论数据来提高分类器的正确率和泛化能力，本文提出一种基于半监督主动学习的虚假评论检测方法。首先，定义并提取评论内容特征以及评论者行为特征，结合这两类特征来对虚假评论进行检测。然后，采用基于熵的主动学习算法选择对学习最有帮助的评论样本，获得其类别标注，将其合并到基于Tri-training的半监督学习算法的训练集中，利用大量未标注评论数据进行学习，提升分类器性能。最后，在领域评论数据集上进行实验，结果表明，将半监督学习与主动学习相结合，能够更有效的利用未标注评论数据，从而有效地提高虚假评论检测的效果。
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