可信度

基于商品特征关联度的购物客户评论可信排序方法1
优点
算法介绍清晰，先前的数据处理思路有很大的借鉴意义
1. 设计提取购物网站的展示信息（算法）
2. 基于自然语言处理的用户评论特征词提取（算法），词语级 选取具有表现力的词语
3. 给出相似度定义，分析关联度，评论箱梁构造（算法）
数据
存在胡说乱说，内容与产品使用情况无关，例如，昨天年终奖抽到一部手机，可是我上个月刚好买了一部新的

• 词抓什么 再到词怎么抓。

数据处理
helpful、评论时间、文本长度、商品配置、商品服务、平台服务

汽车、情感、初次评论和追加评论、负面评论和商家回复、

Word2vec
是google开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具，一般被认为是一个深度学习模型、自然语言处理工具，Word2vec最重要的贡献是提供了一个基础，也就是把词转换为实数值向量
Stanford Parser
句法分析器、分词工具、词性标注

SVM（基于SVM多特征融合的微博情感多级分类研究2）
分类、SVM就是一条直线罢了，用来完美划分linearly separable的两类，是无数条可以分类的直线当中最完美的，因为它恰好在两个类的中间，距离两个类的点都一样远。

模糊层次分析
建立层次分析结构模型（AHP） ，构造判断矩阵，层次单排序和层次总排序五个步骤计算各层次构成要素对于总目标的组合权重 ，从而得出不同可行方案的综合评价值 ，为选择最优方案提供依据

• 系统采用B/S模式，

• word2vec 对情感词进行扩充
  构建了三个词典: 情感词典、否定词词典、程度副词词典。本文以知网 HowNet情感词词典为基础, 并利用 Word2Vec[13]发现网络情感新词。