03/04/2024
Tôi muốn đầu tư nghiên cứu trong lĩnh vực F&B
STT: 35
Đề tài: Phân tích và xác định các đánh giá giả mạo trên sàn thương mại điện tử bằng phương pháp học máy.
Lời giới thiệu:
Trong đại dịch COVID-19, thương mại điện tử trở nên cần thiết hơn với việc giãn cách xã hội, đẩy mạnh nhu cầu mua sắm trực tuyến. Tuy nhiên, sự phổ biến này cũng đồng nghĩa với việc nguy cơ lạm dụng thông tin, đặc biệt là đánh giá giả mạo, ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng, cũng như danh tiếng của doanh nghiệp và nền tảng trực tuyến. Nghiên cứu dựa trên bộ dữ liệu về đánh giá các sản phẩm là mỹ phẩm. Qua quá trình tiền xử lý dữ liệu, và ứng dụng các thuật toán học máy như Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Random Forest, và Extremely Randomized Trees để huấn luyện, thử nghiệm, phân tích và dự đoán loại đánh giá. Kết quả xuất sắc nhất thu được từ mô hình Extremely Randomized Trees, với Accuracy trên tập kiểm thử đạt 94.23%, Fβ-Score đạt 0.94776, và AUC là 0.98. Điều này chứng minh khả năng xuất sắc của mô hình trong việc phân loại các đánh giá trên sàn thương mại điện tử, cung cấp sự đáng tin cậy cho người dùng khi đối mặt với nhiễu loạn thông tin trực tuyến.
