RESCAL+YELP 垃圾评论识别 论文算法实现

咸鱼好久……记录一下最近做的这个论文里面的重现，主要也就是对数据集的处理。

论文为Learning to Represent Review with Tensor Decomposition for Spam Detection，主要就是将评论和商品两种实体的关系扩展出11种，每一种为一个三维张量，也就是说会有11个三维张量。

然后把这11个三维张量投入RESCAL算法里面分解得到A和R和A^T

然后A中就有了评论者和商品的向量表示，最后放到SVM里面训练（这里也挺疑惑的 是用linearsvc还是svm.svc训练器，用后者吧结果会好一点，但是加了商品向量结果反而变低，于是就用了前者……）

除此以外，训练的时候使用的是平衡数据集，测试还分了i平衡和不平衡……不平衡的训练集我也没搞明白具体怎么划分的，反正结果不好，平衡的还差强人意。

至于数据集，论文里是这样

拿到手的不仅仅分布有差距，还是个.db文件，于是下了SQLite的可视化工具，转成了txt处理（学过SQL跟没学过一样QAQ

处理起来的代码还是比较简单的，就贴一个，这个关系是评论者之间平邮数量差距 X[i,j,8]就是评论者i和评论者j朋友数量差距。

def doX7():
    print("开始创建关系8")
    X7 = zeros((n, n))  # 0-5122为评论者ID  5123-5194为Hotel的ID
    f7 = open("D:\pycharm\RESCAL/rescal.py-master\data/reviewer.csv", encoding='utf-8')  # 打开评论者ID
    reviewers = f7.readlines()
    reviewer_friendcount=[]
    for r in reviewers:
        friendcout=int(r.split(' ')[-9])
        reviewer_friendcount.append(friendcout)

    for i in range(n1):
        for j in range(n1):
            try:
                X7[i][j]=sigmoid(reviewer_friendcount[i]-reviewer_friendcount[j])  #要不要绝对值
            except OverflowError:
                if reviewer_friendcount[i]-reviewer_friendcount[j]>0:
                    X7[i][j]=1
                else:
                    X7[i][j]=0
    print("关系8创建完成")
    f7.close()
    return X7

结果没做五折，大概8：2随机划分了几次，求了平均：
P R F1 A
ours_re 平衡 81.219 86.953 83.963 83.440

与论文有差距（基本1个点）暂时不知道怎么改进