关于在线商品评价质量评估的贝叶斯网络研究论文.pdf

简介：
本文探讨了利用贝叶斯网络模型对在线商品评价的质量进行量化分析的方法，旨在提升电子商务环境下消费者信任度与满意度。通过构建基于用户行为和产品特征的贝叶斯网络结构，实现了对虚假或误导性评论的有效识别，并提出了一套评估体系来优化在线购物体验。 随着电子商务行业的快速发展，在线商品评价的数量急剧增加，但质量参差不齐，用户难以筛选出有价值的评论来做出购买决策。因此，如何有效识别高质量的在线评价成为一个重要问题。我们以有用性投票作为衡量在线商品评价的标准，并利用贝叶斯网络表示这些评价之间的相似性和不确定性。通过统计多维度特征信息构建一个评估模型，使用概率推理机制对在线商品评价的质量进行分类预测并提供置信度评分。最终，在真实数据集上验证了该模型的有效性和高效性。