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电商平台虚假评论识别研究的任务书
一、背景与研究意义
随着互联网的发展，电商平台成为人们购物的重要渠道之一。越来越多的消费者选择在电商平台上购物，而评论则是他们选择商品的重要参考因素之一。因此，很多商家为了提高销量，满足消费者需求，会采取一些手段来提高商品的评价。其中，虚假评论就是一种常见手段。
虚假评论指的是商家或代理人在网上对自己或竞争对手的商品进行评价，使用一些虚假或夸张的言语来提高商品的评价，以达到提高销售额的目的。虚假评论泛滥现象对消费者购物造成了极大的困扰，很多消费者无法准确判断评论的真实性，影响了消费者的消费决策。
为了提高消费者购物体验，许多电商平台采取了一些措施来杜绝虚假评论的存在。然而，虚假评论的数量仍然居高不下，并且出现了一些新的形式，如托付关系、套路评价等，对电商平台的评价体系带来了挑战。因此，研究如何识别虚假评论变得愈加重要。
为此，本研究将对电商平台虚假评论的识别进行研究，以期为提高消费者购物体验、保障电商平台的公正评价体系提供一定的理论和实践支持。
二、研究内容
1.调查目前电商平台虚假评论的现状
本项目将采取案例研究和问卷调查相结合的方式，调查不同电商平台上虚假评论的情况，了解虚假评论的类型、程度、影响因素等情况，为后续识别虚假评论奠定基础。
2.构建虚假评论识别模型
通过对已有的文献和相关数据的研究，借鉴自然语言处理、机器学习、深度学习等相关方法，构建虚假评论识别模型。该模型将基于评论内容、评论者信息等多种因素进行虚假评论的判断，提高虚假评论的识别准确性。
3.实证分析
本项目将对多个电商平台上的评论进行抽样分析，验证虚假评论识别模型的准确性和使用效果，并与传统的虚假评论识别方法进行比较，从而评估该模型在实际应用中的作用。
三、预期成果
1.完成电商平台虚假评论的调查研究，掌握虚假评论的类型、程度、影响因素等情况。
2.完成虚假评论识别模型的构建，提高虚假评论的识别准确性。
3.实现对多个电商平台上的评论的虚假评论识别。
4.在实证分析中展示虚假评论识别模型的准确性和使用效果，并与传统的虚假评论识别方法进行比较，从而评估该模型在实际应用中的作用。
四、研究步骤
1.研究虚假评论现状，并设计调查问卷。
2.收集电商平台上的商品评论数据，并进行预处理。
3.构建虚假评论识别模型，包括特征选择、特征提取、特征融合和分类器选择等步骤。
4.实现虚假评论识别，并对识别结果进行统计分析。
5.对虚假评论结果进行实证验证，并与传统的虚假评论识别方法进行比较。
5.总结研究结果，提出改进建议。
五、研究时间表
阶段一：文献调研、调查问卷设计、评论数据采集、数据预处理。预计时间3个月。
阶段二：虚假评论识别模型构建、模型实现、模型测试。预计时间5个月。
阶段三：虚假评论实证分析、结果统计和分析、总结与讨论。预计时间4个月。
阶段四：论文撰写和答辩准备。预计时间4个月。
总计16个月。
六、参考文献
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[2]熊艳军,李华,胡全飞,等.基于随机森林和SVM的电商网站诈骗评论识别[J].计算机系统应用,2018,27(12):145-149.
[3]刘星.电商诈骗评论识别方法研究[D].南京邮电大学硕士学位论文,2018.
[4]孙倩.基于机器学习的电商评论虚假识别方法研究[D].首都经济贸易大学硕士学位论文,2018.
[5]郭腾飞,李挺,颜建华.基于情感特征的电商评论虚假性识别方法[J].计算机工程与设计,2017,38(11):2664-2667.