【摘 要】
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受在线评论的评论质量参差不齐以及评论数量爆炸式增长的影响,消费者已经开始逐渐转变评论阅读的方式,从大范围阅读评论转变为只阅读顶端少数几条或十几条评论。在目前实际的评论领域中,对评论进行简单的分类排序,其粗略的排序结果已经不符合当今需求,而对评论进行简单的回归排序,其全局的排序结果又不够精确,也不满足目前消费者阅读评论的需求。针对现有评论排序研究在目前实际需求中存在的不足,通过将分类排序和回归排序进
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受在线评论的评论质量参差不齐以及评论数量爆炸式增长的影响,消费者已经开始逐渐转变评论阅读的方式,从大范围阅读评论转变为只阅读顶端少数几条或十几条评论。在目前实际的评论领域中,对评论进行简单的分类排序,其粗略的排序结果已经不符合当今需求,而对评论进行简单的回归排序,其全局的排序结果又不够精确,也不满足目前消费者阅读评论的需求。针对现有评论排序研究在目前实际需求中存在的不足,通过将分类排序和回归排序进行有效的组合,并且将堆叠方法应用于排序模型中,提出了基于堆叠方法的排序模型,该模型不仅考虑了分类排序的排序结果粗略问题,同时也考虑了回归排序的排序结果分散问题。此外,还考虑了应用堆叠方法以提升模型的效果。基于堆叠方法的排序模型由基于堆叠方法的分类器与基于堆叠方法的回归器组合形成,在线评论首先通过堆叠分类器进行分类,筛选得到评论中的高质量评论,然后高质量评论通过堆叠回归器进行回归,产生高质量评论的排序结果。通过在两个真实的在线零售平台商品的评论数据集Amazon Fine Food Reviews与Amazon reviews:Kindle Store Category上的实验表明,堆叠方法在分类器中的应用在AUC、Precision、Recall、F1-score四个分类评价指标上均优于分类基模型,堆叠方法在回归器中的应用在NKTD、NDCG@5、NDCG@10、NDCG@15四个排序评价指标上均优于回归基模型,基于堆叠方法的排序模型在四个排序评价指标上均优于Light GBM回归排序模型与RF-X-LGB堆叠模型。
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