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针对现有商品评论存在数量大、质量参差不齐、 可信度差，导致用户难以快速获取有效信息并制定高效的决策，而现有评论可信性评估主要考虑评论来源和投票形式的支持度等问题，提出了一种从评论内在质量角度实现评论可信度评估方法，即通过融合评论者等级、评论支持度和评论观点一致性等实现评论可信性评估。首先基于规则库和方法库完成了评论数据的预处理;然后基于商品特征库、通用词典、情感词典以及方法库，完成了商品特征识别和特征值提取及标准化;最后基于建立的模型完成评论可信度评估。实验结果验证了该方法的可行性，该方法可以应用于其他电商平台实现商品评论可信性自动评估。
电商平台如Amazon.com、Taobao.com和JD.com等为消费者提供了分享其所购买商品质量及服务体验的平台，消费者可以浏览他人发表的评论并对评论进行有用性投票，评论管理系统可以根据评论发表时间、有用性和评论者级别等进行排序与展示。产品制造商、销售商、消费者和其他利益相关人员通过遍历评论获取相关信息，进而实现商品质量评估与预测、客户关系管理新产品研发等 在电子商务系统中，评论的价值严重依赖于评论质量.
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