【摘要】[目的/意义]进一步完善电子商务交易网站的评论体系,提升用户的在线购物体验。[方法/过程]从评论内容、评论者特征和商家特征3个维度确定了在线商品评论可信度的10个影响因素指标,并在此基础上提出了基于DDAG-SVM的在线商品评论可信度分类模型。最后基于MATLAB和LIBSVM,利用淘宝平台近5000条数据集对该模型的准确度进行对比测试。[结果/结论]实验结果达到了93.687%的平均分类准确率,具有较高的准确率和一定的可行性。[局限]分类器预测的准确性一定程度上依赖于人工标注的评论数据集。