关键词：人工智能;电子商务;虚假评论者;检测;信息采集;评论者特征;D-S证据;支持向量机
摘 要：虚假评论者为获取相关利益给予商品虚假评论误导消费者，造成消费者经济损失，且严重影响电子商务平台发展。研究提出基于人工智能技术的电子商务虚假评论者检测方法，设计分布式评论信息采集系统，利用互联网分布式采集电子商务评论信息，确定评论者；根据信息采集结果从评论内容情感特征、商品关注特征2个方面分析评论者特征；构建D-S证据理论算法的检测结构，将上述2种特征作为证据体构建Mass函数，利用支持向量机模型确定各Mass函数的基本概率分配，合成2个Mass函数确定真实评论者、虚假评论者和不确定的赞同度，以此为依据完成虚假评论者检测。仿真结果显示，该方法具有较高吞吐量，检测结果准确有效。
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