本書共分十二個章節(jié)。概述了大數據視角下的觀點挖掘的相關研究與不足，提出了大數據環(huán)境下所面臨的規(guī)�？缍�、領域跨度以及語言跨度等挑戰(zhàn)，從而引出了本書的研究問題。論述了大數據環(huán)境下觀點挖掘的研究方法，揭示了本書的研究思路和研究框架，包括多領域多語言網絡評論的下載、虛假評論的識別、產品名稱和屬性的識別、觀點的極性判斷、觀點挖掘的領域適配、觀點挖掘的語言適配、觀點挖掘的規(guī)模適配、觀點摘要、觀點主題分析及可視化展示等。論述了虛假評論的識別問題。從評論利益相關者內容與行為特征相結合的角度出發(fā)，提出了一種基于個人、群體和商戶的主體關系模型，包括虛假評論識別的行為指標體系、虛假評論者的主體關系建模、模型的參數確定、有效性評估以及模型的適應性分析等，并進行了相應的實證研究。
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