跳至主導覽
跳至搜尋
跳過主要內容
國立中央大學 首頁
說明與常見問題
連結會在新分頁中打開
English
中文
在 國立中央大學 搜尋內容
首頁
人才檔案
研究單位
研究計畫
研究成果
資料集
榮譽/獲獎
學術活動
新聞/媒體
影響
Devising a Cross-Domain Model to Detect Fake Review Comments
Chen Shan Wei
,
Ping Yu Hsu
, Chen Wan Huang
, Ming Shien Cheng
, Grandys Frieska Prassida
臺灣經濟發展研究中心
企業管理學系
會計研究所
研究成果
:
書貢獻/報告類型
›
會議論文篇章
›
同行評審
5
引文 斯高帕斯(Scopus)
總覽
指紋
指紋
深入研究「Devising a Cross-Domain Model to Detect Fake Review Comments」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Cross-domain Models
100%
Review Comments
100%
Fake Reviews
100%
Classification Algorithms
50%
Positive Reviews
50%
Algorithm Accuracy
50%
Text Features
50%
Marketing Strategy
25%
Positive Influence
25%
Neural Network
25%
Online Store
25%
Stimulus-organism-response (S-O-R)
25%
Seller
25%
Cross-domain
25%
Consumer Buying Behaviour
25%
Word2vec
25%
Sales Volume
25%
Spammer
25%
Random Forest Classification
25%
Feature Weight
25%
Cross-Domain Prediction
25%
Word Count
25%
Word Vector
25%
Feature Network
25%
Linguistic Inquiry
25%
Online Reviews
25%
Consumer Purchase Decision
25%
Hotel Restaurant
25%
Comprehensive Method
25%
Computer Science
Classification Algorithm
100%
Neural Network
50%
Research Results
50%
Deep Neural Network
50%
Random Decision Forest
50%
Word2vec
50%
Psychology
Neural Network
100%