基于贝叶斯网络的在线商品评价质量评估

来源：计算机工程与应用杂志2017年第2期北京时间：

作者：丁 东1，付晓东1，2，岳 昆3

单位：1.昆明理工大学 信息工程与自动化学院，昆明 650500；2.云南省计算机技术应用重点实验室，昆明 650500；3.云南大学 信息学院，昆明 650091

摘要：随着电子商务领域的迅速发展，在线商品评价规模日益庞大，评价质量参差不齐，用户难以筛选有用评价信息做出购买决策，因此如何有效识别高质量评价信息成为重要议题。以在线商品评价的有用性投票为基础定义评价质量，使用贝叶斯网络表示在线商品评价的相似性及不确定性，通过对在线商品评价信息进行多维度特征统计，构建在线商品评价质量评估模型，使用概率推理机制对在线商品评价质量进行分类预测，并给出评价质量分类置信度。在真实数据集上验证模型有效性及高效性。

关键词：在线商品评价,评价质量,评价特征,贝叶斯网络,概率推理