針對(duì)現(xiàn)有商品評(píng)論存在數(shù)量大、質(zhì)量參差不齊、 可信度差，導(dǎo)致用戶難以快速獲取有效信息并制定高效的決策，而現(xiàn)有評(píng)論可信性評(píng)估主要考慮評(píng)論來(lái)源和投票形式的支持度等問題，提出了一種從評(píng)論內(nèi)在質(zhì)量角度實(shí)現(xiàn)評(píng)論可信度評(píng)估方法，即通過融合評(píng)論者等級(jí)、評(píng)論支持度和評(píng)論觀點(diǎn)一致性等實(shí)現(xiàn)評(píng)論可信性評(píng)估。首先基于規(guī)則庫(kù)和方法庫(kù)完成了評(píng)論數(shù)據(jù)的預(yù)處理;然后基于商品特征庫(kù)、通用詞典、情感詞典以及方法庫(kù)，完成了商品特征識(shí)別和特征值提取及標(biāo)準(zhǔn)化;最后基于建立的模型完成評(píng)論可信度評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的可行性，該方法可以應(yīng)用于其他電商平臺(tái)實(shí)現(xiàn)商品評(píng)論可信性自動(dòng)評(píng)估。

　　電商平臺(tái)如Amazon.com、Taobao.com和JD.com等為消費(fèi)者提供了分享其所購(gòu)買商品質(zhì)量及服務(wù)體驗(yàn)的平臺(tái)，消費(fèi)者可以瀏覽他人發(fā)表的評(píng)論并對(duì)評(píng)論進(jìn)行有用性投票，評(píng)論管理系統(tǒng)可以根據(jù)評(píng)論發(fā)表時(shí)間、有用性和評(píng)論者級(jí)別等進(jìn)行排序與展示。產(chǎn)品制造商、銷售商、消費(fèi)者和其他利益相關(guān)人員通過遍歷評(píng)論獲取相關(guān)信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)商品質(zhì)量評(píng)估與預(yù)測(cè)、客戶關(guān)系管理新產(chǎn)品研發(fā)等 在電子商務(wù)系統(tǒng)中，評(píng)論的價(jià)值嚴(yán)重依賴于評(píng)論質(zhì)量.