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本文主要帮助客户研究聚类分析在虚假电商评论中的应用，因此需要从目的出发，搜集相应的以电商为交易途径的评论信息。

之后进行多维度的数据描述。由于地图最多只能显示三维空间，而顾客指标属性很可能不止三个，因此在数据描述中可以进行单一指标与某个确定指标的二维展示，这样大致先了解客户分布。

综合考虑以上因素，本文考虑了孤立点。传统的聚类分析将全部点进行聚类，而不考虑可能存在的孤立点对聚类结果的干扰，这使得聚类结果缺乏可靠性和稳定性。对于聚类结果，需要进行判别分析，包括内分析和外分析。内分析主要是在聚类之后，点到类中心的阈值来寻找孤立点，从而剔除孤立点，保证样本和聚类中心的可靠性，在剔除了孤立点后需要重新计算类中心，如果出现极端情况，甚至有可能进行再一次聚类分析；外分析是指在确定好最终的聚类结果后，进行外样本预测，使聚类结果更加稳定。

在这里，为了提高算法效率，降低数据的稀疏性，本文首先导入文本数据，对该数据进行文本挖掘。筛选出所有评论中词频最高的前30个词汇，用作实验的聚类属性。

# == 分词+频数统计  
words=unlist(lapply(X=data, FUN=segmentCN));  

每个高频词汇和其词频数据如下表所示：

通过中文分词Rwordseg词频云软件包可以根据不同的词汇的词频高低来显示文本挖掘的高频词汇的总体结果。

通过将词频用字体的大小和颜色的区分，我们可以明显地看到哪些词汇是高频的，哪些词汇的频率是差不多的，从而进行下一步研究。

实验采用上述数据集得到的高频词汇得到每个用户和高频词汇的频率矩阵。

用户词汇频率矩阵表格的一行代表用户的一条评论，列代表高频词汇，表中的数据代表该条评论中出现的词汇频率。

从树的直观表示来看，当height取80的时候，树的分支可以大概分成2类，分成的类别比较清楚和直观，因此我们去k等于2，分别对应虚假评论和真实评论。

#查找虚假评论

#比较典型的识别方式 
# 看文字，什么非常好，卖家特别棒，我特满意，以后还会来等等，写一大堆文字，但是没有对产品有实质性描述的，一般是刷的，这一点是主要判断依据，因为刷单的人一般要写很多家的评价，所以他不会对产品本身做任何评论，全都是一些通话套话。 
 

fake1= grep(pattern="非常好" ,data);       
fake2= grep(pattern="卖家特别棒" ,data);       

 for(j in 1:length(index)){
    jj=which(dd[,1]==index[j])
    rating[i,colnames(rating)==index[j]]=dd[jj,2][[1]]#高频词汇的数量赋值到评价矩阵
  }  
}
 


cl=kmeans(rating,2)#对评价矩阵进行k均值聚类

最后对2个类分别做了词频统计，并用词频云表示每个类的特征。

真实评论

wordcloud(colnames(c

虚假评论

从词频云图可以看到，真实的评价中的主要关键词是质量，不错，色差等，从这些关键词来看，本文可以推测这类用户主要看重的是商品的功能性和质量型，并且主要集中在一些基本的特征，如质量、色差。也可以推测这些用户的商品评论没有太多华丽的词汇，而只是简单的不错，谢谢等。因此，可以认为真实的评论一般比较简单，并且会有一些对商品具体的方面的不足进行描述如色差，而不是一味的非常好、喜欢、愉快等。

虚假评论类别中主要的关键词是好评！，感恩！，美丽！，赏赐！、努力！祝愿！等词汇。从这些关键词我们大致可以推测这类用户主要使用的是一些华丽的词藻。他们比较看重评论的夸张度和给人的好感度，更在乎评论给别的买家造成的美好体验。这些用户往往使用很“完美”的评价，大多使用好评、美丽、感恩等评价很高的词汇，而没有很关注商品的质量和具体的细节，一般套用了相近的评论模板，因此可以认为是虚假评论。

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