• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于KNN和Bayes算法的組合分類器的垃圾評論識別研究

    2016-04-08 10:11梁曌陳思宇梁小林康欣
    經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué) 2016年1期
    關(guān)鍵詞:互信息

    梁曌 陳思宇 梁小林 康欣

    摘 要 產(chǎn)品垃圾評論在一定程度上影響了評論信息的參考價值,本文旨在建立識別模型將垃圾評論從評論文本中剔除,保留真實(shí)的產(chǎn)品評論。首先,分析了產(chǎn)品評論的特點(diǎn),從數(shù)據(jù)搜集、文本預(yù)處理、互信息檢驗(yàn)、文本表示4個模塊提取了14個特征。然后,利用高互補(bǔ)性建立了基于KNN和Bayes算法的組合分類器模型。最后,利用交叉驗(yàn)證對iPhone 6 Plus的產(chǎn)品評論進(jìn)行檢驗(yàn),得到評價指標(biāo)分別為:正確識別率75.3%、召回率82.1%以及F1值77.5%.

    關(guān)鍵詞 KNN算法;Bayes算法;組合分類器;互信息;交叉驗(yàn)證

    中圖分類號 O213;TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A

    1 引 言

    電子商務(wù)的異軍突起促使網(wǎng)購走進(jìn)人們的日常生活,網(wǎng)購的同時,多數(shù)網(wǎng)民會在不受約束的情況下對相關(guān)產(chǎn)品發(fā)表評論,而這種隨意性往往使得這些產(chǎn)品評論中充斥了大量無用的、不真實(shí)的信息,這些信息就是垃圾評論.垃圾評論在一定程度上影響了評論信息的參考價值,從而誤導(dǎo)潛在消費(fèi)者并干擾銷售商對銷售業(yè)績的評價.產(chǎn)品垃圾評論的識別旨在解決這一問題,將垃圾評論從評論文本中剔除,保留真實(shí)的產(chǎn)品評論,為用戶提供可靠的參考依據(jù).

    結(jié)合近幾年垃圾評論識別的文獻(xiàn)可知,垃圾評論識別的關(guān)鍵問題是文本特征的提取與分類算法的選擇.N Nitin Jamal和Bing Liu等[1]首次對垃圾評論進(jìn)行了分類,很好地識別了英文領(lǐng)域中存在的無用評論,但由于中英文之間存在差異,往往英文領(lǐng)域的垃圾識別方法不能直接有效地應(yīng)用到中文領(lǐng)域當(dāng)中.游貴榮等[2]提出了中文垃圾評論的特征提取方法,邱云飛等[3]、吳敏等[4]、李霄等[5]分別從用戶行為、產(chǎn)品特征的顯著性檢驗(yàn)以及信息的有用性角度對垃圾評論的識別進(jìn)行了研究,但在分類器的選取上,上述學(xué)者均采用單一算法的分類模型,如單一的Logistic回歸算法等.大量的理論與實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,多分類器系統(tǒng)不但可以提高分類的正確率,而且可以提高識別系統(tǒng)的泛化能力和魯棒性.與此同時所有分類器都參與集成的效果并非最好,從眾多分類器中選擇部分互補(bǔ)性強(qiáng)的分類器進(jìn)行集成可以提高集成的效率并改善其效果[6].因此本文在建立文本特征表示模型的基礎(chǔ)上,提出了用高互補(bǔ)性組合分類器對評論進(jìn)行識別和過濾.

    2 文本特征的提取

    2.1 產(chǎn)品評論的特點(diǎn)與垃圾評論的分類

    為了更準(zhǔn)確地識別垃圾評論,首先探討產(chǎn)品評論的特征.

    通過對中文產(chǎn)品評論中的評論文本進(jìn)行分析,總結(jié)出中文產(chǎn)品評論領(lǐng)域的特點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個方面:

    1)評論文本格式自由多樣;

    2)評價對象的多樣化;

    3)評論內(nèi)容具有近似重復(fù)性;

    可分為①由不同評論者針對同一產(chǎn)品發(fā)表的近似重復(fù)評論;②由同一評論者針對不同產(chǎn)品發(fā)表的近似重復(fù)評論;③由不同評論者針對不同產(chǎn)品發(fā)表的近似重復(fù)評論;

    4)不真實(shí)評論;

    5)廣告;

    6)不帶有感情色彩的隨機(jī)文本.

    基于以上分析,將垃圾評論定義為以下5種類型:-

    1)非指定產(chǎn)品的評論:該類評論的特點(diǎn)為它雖然是評論,但只對品牌和制造商,甚至是站點(diǎn)評論,而沒有針對當(dāng)前產(chǎn)品本身進(jìn)行評論,或者確實(shí)是對產(chǎn)品進(jìn)行了評論,但是評錯了產(chǎn)品.如在蘋果手機(jī)的評論中,“買SONYZ3也不錯啊,很漂亮,旗艦機(jī)...”等

    2)虛假評論:如“我這有全新的iPhone6 Plus,只要99元”等.

    3)廣告評論:如“蘋果超愛大屏幕3 500元拿現(xiàn)貨QQ熱購122929079”

    4)無意義文本:

    ①個人的消費(fèi)經(jīng)歷,如“再爛都永遠(yuǎn)有人瘋搶,飄揚(yáng)過海甚至成為一部手機(jī),實(shí)在不懂.”②人身攻擊,如“用蘋果的都是腦殘”等,③其他無關(guān)文本,如“信號不好等”“轉(zhuǎn)給我唄?”

    5)咨詢性評論:只是詢問關(guān)于產(chǎn)品的情況,而不是評論.如“多少錢呢?”.

    2.2 特征提取與量化

    為了建立產(chǎn)品垃圾評論識別模型,根據(jù)2.1節(jié)的分析結(jié)果,分4個模塊對產(chǎn)品評論文本進(jìn)行特征提取與量化.

    模塊一 數(shù)據(jù)的搜集

    本文采用WebHarvest網(wǎng)絡(luò)爬蟲對京東商城和天貓商城內(nèi)多個商家的iPhone 6 Plus的產(chǎn)品評論進(jìn)行爬取,得到由兩萬條產(chǎn)品評論組成的數(shù)據(jù)集A0,同時對蘋果官網(wǎng)上關(guān)于iPhone 6 Plus的產(chǎn)品參數(shù)進(jìn)行爬取,得到產(chǎn)品屬性數(shù)據(jù)集B0.

    模塊二 對爬取的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理

    1)構(gòu)造用戶詞典.用戶詞典包括停用詞詞典、極性詞詞典,其中極性詞詞典主要是由HowNet極性詞加上一些評論作者常用的、和表達(dá)情感有關(guān)的網(wǎng)絡(luò)流行詞,及一些口語化的詞語與縮寫組成,用以表達(dá)用戶褒貶傾向和感情色彩.停用詞詞典由網(wǎng)絡(luò)上現(xiàn)有的停用詞詞表加上針對垃圾評論特性的停用詞組成[7-9].

    2)文本分詞.中文單詞是評論信息處理的基礎(chǔ),分詞工具采用中科院提供的分詞工具ICTCLAS 2015分詞系統(tǒng)[10],其主要功能包括中文分詞、詞性標(biāo)注,同時允許用戶向系統(tǒng)中導(dǎo)入自定義詞典以提高特定領(lǐng)域的分詞效果,因此,將上述用戶詞典與產(chǎn)品屬性數(shù)據(jù)集B0作為自定義詞典導(dǎo)入ICTCLAS分詞系統(tǒng)后,對數(shù)據(jù)集進(jìn)行逐條分詞、詞性標(biāo)注以及情感詞標(biāo)注,得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集A.

    模塊三 特征的互信息檢驗(yàn)

    為了選取最能表達(dá)文本信息內(nèi)容的特征,本文從被評論的商品、評論者、文本結(jié)構(gòu)、情感傾向、主題詞五個屬性提取特征,在提取特征之前,先利用互信息說明這5個屬性對識別垃圾評論具有顯著相關(guān)性.-

    互信息是2個事件集合之間的相關(guān)性,通常用來衡量某個屬性和類別之間的統(tǒng)計獨(dú)立關(guān)系,互信息量越大,代表特征項(xiàng)與類別之間的貢獻(xiàn)概率也越大.現(xiàn)對所選特征進(jìn)行互信息檢驗(yàn),旨在說明所選屬性能在一定程度上反應(yīng)該條評論的信息,即所選屬性項(xiàng)是互信息量較大的詞條,互信息(MI)定義如下endprint

    2)高互補(bǔ)性分類器

    高互補(bǔ)性分類器組合的構(gòu)建流程大致為:首先構(gòu)造一定數(shù)量的候選分類器如Bayes分類器、KNN分類器、SVM分類器和logistics回歸分類器等,計算分類器之間的相關(guān)程度,然后根據(jù)相關(guān)系數(shù)對候選分類器進(jìn)行排序,并依據(jù)可信度,選擇出對目標(biāo)有較高識別率的分類器組合.

    首先,驗(yàn)證單一算法分類器的局限性.利用數(shù)學(xué)軟件MATLAB,對其進(jìn)行基于多層BP網(wǎng)絡(luò)的識別模式的標(biāo)記,對上述四種分類器用SPSS比較其準(zhǔn)確率,召回率以及Fmeasure值.得表2.由表2,垃圾評論識別的準(zhǔn)確率相對偏低,不少數(shù)量的正常評論被識別為垃圾評論;其召回率也不高,直觀來看是有些垃圾評論被判別為正常評論.可見單一分類算法的過濾效果并不理想,本質(zhì)原因是分詞的不準(zhǔn)確性使得評論文本特征有限的缺點(diǎn)充分暴露,以致于對結(jié)果的準(zhǔn)確性產(chǎn)生很大影響,而且Bayes分類器要求各個特征項(xiàng)之間相互獨(dú)立,這顯然于現(xiàn)實(shí)不符.同時也從側(cè)面說明單一算法的分類器對數(shù)據(jù)量要求很大,需要對較為完備的訓(xùn)練集特征進(jìn)行學(xué)習(xí)[6].

    為了更準(zhǔn)確地進(jìn)行垃圾評論識別,本文對各分類器進(jìn)行組合,得到高互補(bǔ)性分類器.根據(jù)高互補(bǔ)性分類器組合理論,利用相關(guān)系數(shù)對上述4種分類器的互補(bǔ)性進(jìn)行分析,即相關(guān)系數(shù)大的分類器組合互補(bǔ)性弱,相關(guān)系數(shù)小的分類器組合互補(bǔ)性強(qiáng).

    利用SPSS軟件對其進(jìn)行相關(guān)分析,見表3.

    由表3,相關(guān)系數(shù)的大小排序?yàn)椋?/p>

    SVM+Bayes>SVM+KNN>Bayes+LR> LR+KNN>LR + SVM>Bayes+KNN.

    其對偶命題互補(bǔ)性排序?yàn)椋?/p>

    SVM+Bayes

    LR+KNN

    可見Bayes分類器和KNN分類器的相關(guān)性最低且顯著性均大于0.01,即可認(rèn)為他們之間的互補(bǔ)性最強(qiáng),存在統(tǒng)計學(xué)意義.而SVM分類器和Bayes分類器的相似度較高,且顯著性大于0.01,認(rèn)為存在統(tǒng)計學(xué)意義.為了進(jìn)一步驗(yàn)證這4種分類器的互補(bǔ)性,對這6個組合進(jìn)行聚類檢驗(yàn).

    用SPSS軟件對其進(jìn)行聚類分析,結(jié)果見表4

    由上可知,互補(bǔ)性最強(qiáng)的組合分類器為Bayes+KNN分類器.

    3.4 模型的交叉驗(yàn)證

    本文利用WebHarvest爬蟲從天貓和京東商城爬取了20 000條評論作為原始數(shù)據(jù)集A0,將構(gòu)建好的用戶詞典與產(chǎn)品屬性數(shù)據(jù)集B0導(dǎo)入ICTCLAS 2015分詞系統(tǒng)后,得到預(yù)處理數(shù)據(jù)集A,對A中的每個數(shù)據(jù)類型進(jìn)行人工標(biāo)記,再隨機(jī)地將其等分成4份得到A1、A2、A3、A4.

    先以數(shù)據(jù)集A1為檢驗(yàn)集,A2,A3,A4為訓(xùn)練集,計算模型的性能指標(biāo).首先將數(shù)據(jù)集A2,A3,A4的特征向量導(dǎo)入Bayes+KNN組合分類器對其進(jìn)行訓(xùn)練,然后將檢驗(yàn)集A1的特征向量導(dǎo)入到已訓(xùn)練好的分類器中,得出檢驗(yàn)集中相應(yīng)評論是非垃圾評論還是垃圾評論,最后根據(jù)分類器對每條評論判定的結(jié)果以及人工標(biāo)記,計算該訓(xùn)練集和檢驗(yàn)集組合下,分類器的性能指標(biāo).用同樣的方法得到依次以A2、A3、A4為檢驗(yàn)集的分類器的性能指標(biāo),相關(guān)結(jié)果見表5.-將上述3個評價值平均得,基于KNN算法和Bayes算法的垃圾評論識別模型的最終準(zhǔn)確率達(dá)到75.3%,召回率為82.1%,F(xiàn)1值為77.5%,結(jié)果較為理想,有應(yīng)用價值.

    4 結(jié)束語

    垃圾評論識別的關(guān)鍵問題是文本特征的提取與分類算法的選擇.本文根據(jù)中文評論的特點(diǎn)提取了14個特征,并利用組合分類器算法對垃圾評論進(jìn)行了識別,得到了較理想的結(jié)果.通過搭建基于Hadoop的大數(shù)據(jù)平臺集群,本模型可推廣到一個基于通過海量數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的垃圾評論問題,從而實(shí)現(xiàn)此模型適用于更一般產(chǎn)品的垃圾評論的檢測目標(biāo).-

    參考文獻(xiàn)

    [1] N JINDAL, B LIU.Opinion spam and analysis[C]//Proceedings of the first ACM international conference on Web search and data mining,2008:219-229.

    [2] 游貴榮,吳為,錢沄濤.電子商務(wù)中垃圾評論檢測的特征提取方法[J].情報分析與研究.2014,251(10):93-100.

    [3] 邱云飛,王建坤,邵良彬等.基于用戶行為的產(chǎn)品垃圾評論者監(jiān)測研究[J].計算機(jī)工程.2012,38(11):254-257,261.

    [4] 吳敏,何瓏.融合多特征的產(chǎn)品評論識別[J].微型機(jī)與應(yīng)用.2012,31(22):85-87.

    [5] 李霄,丁晟春.垃圾商品評論信息的識別研究[J].現(xiàn)代圖書情報技術(shù).2013,29(1):63-68.

    [6] H J KANG,D DOERMANN.Selection of classifiers for the construction of multiple classifier systems[C]//Proceedings of the 8th- international conference on Document Analysis and Recognition. Seoul, Korea, 2005,1194-1198.

    [7] 知網(wǎng)[DB/OL].HowNet Knowledge Database[DB/OL].[2013-11-05]. http://www.keenage.com/ .

    [8] 趙文婧.產(chǎn)品描述詞及情感詞抽取模式的研究[D].北京:北京郵電大學(xué)計算機(jī)學(xué)院,2010.

    [9] 顧益軍,樊孝忠,王建華.中文停用詞表的自動選擇[J].北京理工大學(xué)學(xué)報.2005,25(4):337-340.

    [10]ICTCLAS 漢語分詞系統(tǒng) (ICTCLAS Chinese Lexical Analysis System [CP/OL].[2015-10-05].http://www.ictclas.org/.

    [11]C C CHEN, Y D TSENG. Quality evaluation of product reviews using an imformation quality framework[J].Decision Support Systems. 2011, 50(4):755-768.

    [12]陳昀,基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)品垃圾評論識別研究[D].保定:河北大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,2014.

    猜你喜歡
    互信息
    基于改進(jìn)互信息和鄰接熵的微博新詞發(fā)現(xiàn)方法
    采用目標(biāo)區(qū)域互信息的星空圖像配準(zhǔn)
    中國科學(xué)家建立量化網(wǎng)絡(luò)中直接關(guān)聯(lián)性的“部分互信息”新方法
    基于互信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)
    聯(lián)合互信息水下目標(biāo)特征選擇算法
    一種利用點(diǎn)特征和互信息的多源遙感影像配準(zhǔn)方法
    基于PSO和互信息的小波醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)及融合
    改進(jìn)的互信息最小化非線性盲源分離算法
    基于增量式互信息的圖像快速匹配方法
    基于獨(dú)立分量分析和互信息的多諧波源定位
    村上凉子中文字幕在线| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 久久久久性生活片| 免费观看人在逋| 国产精品无大码| 国产伦在线观看视频一区| 欧美3d第一页| 亚洲高清免费不卡视频| www日本黄色视频网| 欧美最新免费一区二区三区| 级片在线观看| 一本一本综合久久| 男女国产视频网站| 人人妻人人澡欧美一区二区| 精品少妇黑人巨大在线播放 | 国产精品1区2区在线观看.| 国产成人精品一,二区| 欧美色视频一区免费| or卡值多少钱| 26uuu在线亚洲综合色| av天堂中文字幕网| 久久人妻av系列| 国产中年淑女户外野战色| 嫩草影院精品99| 欧美bdsm另类| 两个人的视频大全免费| 国产精品不卡视频一区二区| 免费看日本二区| 最近手机中文字幕大全| 亚洲内射少妇av| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 白带黄色成豆腐渣| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 精品一区二区三区视频在线| 欧美一区二区亚洲| 哪个播放器可以免费观看大片| 免费av不卡在线播放| 国产午夜精品一二区理论片| 亚洲国产成人一精品久久久| 午夜老司机福利剧场| 成人特级av手机在线观看| 日本色播在线视频| 成年女人看的毛片在线观看| 中文资源天堂在线| 亚洲久久久久久中文字幕| 99在线视频只有这里精品首页| 舔av片在线| 国内精品一区二区在线观看| 超碰97精品在线观看| 国产精品女同一区二区软件| 国内揄拍国产精品人妻在线| 亚洲精品aⅴ在线观看| 岛国毛片在线播放| 日韩视频在线欧美| 超碰97精品在线观看| 精品欧美国产一区二区三| 成人漫画全彩无遮挡| 亚洲伊人久久精品综合 | 26uuu在线亚洲综合色| 日本-黄色视频高清免费观看| 最近的中文字幕免费完整| 久久6这里有精品| 国产亚洲91精品色在线| www日本黄色视频网| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 欧美激情国产日韩精品一区| 99热这里只有是精品50| 久久草成人影院| 2021少妇久久久久久久久久久| 超碰av人人做人人爽久久| 草草在线视频免费看| 我的老师免费观看完整版| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 日韩欧美 国产精品| 久久久久免费精品人妻一区二区| 又爽又黄a免费视频| 久久精品久久久久久久性| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 欧美xxxx性猛交bbbb| 性插视频无遮挡在线免费观看| 麻豆国产97在线/欧美| 久久精品国产自在天天线| 日韩人妻高清精品专区| 免费av不卡在线播放| 高清视频免费观看一区二区 | 99热这里只有精品一区| 久久精品国产亚洲网站| videossex国产| 在线观看美女被高潮喷水网站| 国产成人福利小说| 草草在线视频免费看| 国产真实伦视频高清在线观看| 久久精品91蜜桃| 欧美不卡视频在线免费观看| 看黄色毛片网站| 99热这里只有是精品50| 亚洲国产精品久久男人天堂| 少妇熟女欧美另类| 欧美色视频一区免费| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 亚洲av一区综合| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 国产伦精品一区二区三区视频9| 村上凉子中文字幕在线| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| .国产精品久久| 国产成人freesex在线| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 亚洲在线自拍视频| 亚洲久久久久久中文字幕| 女人被狂操c到高潮| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 最近手机中文字幕大全| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 我要搜黄色片| 一级二级三级毛片免费看| 国产黄a三级三级三级人| 我的女老师完整版在线观看| 26uuu在线亚洲综合色| 日本与韩国留学比较| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 国产老妇女一区| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 国产伦理片在线播放av一区| 久久久欧美国产精品| 美女被艹到高潮喷水动态| 亚洲人成网站高清观看| 99久久成人亚洲精品观看| 成人鲁丝片一二三区免费| 久久精品国产亚洲网站| 国产精品一区www在线观看| 亚洲欧美日韩高清专用| 欧美成人一区二区免费高清观看| 一个人观看的视频www高清免费观看| 深爱激情五月婷婷| 97在线视频观看| 亚洲av成人av| 最近最新中文字幕免费大全7| 哪个播放器可以免费观看大片| 亚洲乱码一区二区免费版| 久久鲁丝午夜福利片| 国产午夜精品论理片| 国产成人午夜福利电影在线观看| 国产精品野战在线观看| 成人美女网站在线观看视频| 国产大屁股一区二区在线视频| 亚洲人成网站在线播| 99热这里只有精品一区| 极品教师在线视频| 久久草成人影院| 色视频www国产| 色视频www国产| 99热这里只有是精品在线观看| 久久99热6这里只有精品| 免费黄色在线免费观看| 免费在线观看成人毛片| 国产黄色视频一区二区在线观看 | 色综合色国产| 99久久九九国产精品国产免费| 亚洲欧美日韩东京热| 不卡视频在线观看欧美| 精品少妇黑人巨大在线播放 | 成人特级av手机在线观看| 有码 亚洲区| 久久久久久大精品| 色综合站精品国产| 国产精品精品国产色婷婷| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 观看美女的网站| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 免费观看人在逋| 搡老妇女老女人老熟妇| 国产高清有码在线观看视频| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 卡戴珊不雅视频在线播放| 欧美zozozo另类| 69av精品久久久久久| 国产免费视频播放在线视频 | 欧美性感艳星| 国产精品女同一区二区软件| 国产黄色小视频在线观看| 69人妻影院| 色播亚洲综合网| 能在线免费看毛片的网站| 一本一本综合久久| 成人性生交大片免费视频hd| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 久久久久性生活片| 嘟嘟电影网在线观看| 99热这里只有精品一区| 午夜久久久久精精品| 国产日韩欧美在线精品| 成人欧美大片| 国产精品不卡视频一区二区| 内射极品少妇av片p| 女人久久www免费人成看片 | 99久久精品国产国产毛片| 亚洲av电影不卡..在线观看| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 黄色配什么色好看| 人体艺术视频欧美日本| 寂寞人妻少妇视频99o| 亚洲av中文av极速乱| av播播在线观看一区| 久久久成人免费电影| 五月玫瑰六月丁香| 综合色av麻豆| 观看美女的网站| 能在线免费看毛片的网站| 亚洲欧美日韩高清专用| 韩国av在线不卡| 99久国产av精品| 日本三级黄在线观看| 成人综合一区亚洲| kizo精华| 岛国毛片在线播放| 免费观看在线日韩| 国产三级中文精品| 亚洲成人中文字幕在线播放| 欧美bdsm另类| 精品午夜福利在线看| 舔av片在线| 嫩草影院入口| 1024手机看黄色片| 国产精品国产三级国产专区5o | 日本五十路高清| 欧美bdsm另类| 亚洲av福利一区| 青青草视频在线视频观看| 91精品伊人久久大香线蕉| 日本欧美国产在线视频| 国产精品一二三区在线看| 国产精品久久电影中文字幕| 亚洲在线观看片| 97超碰精品成人国产| 国产精品.久久久| 大话2 男鬼变身卡| 2021天堂中文幕一二区在线观| 久久99热这里只有精品18| 国产一区二区在线av高清观看| 久久精品久久精品一区二区三区| 午夜福利视频1000在线观看| 嫩草影院精品99| 亚洲高清免费不卡视频| 欧美色视频一区免费| 欧美成人精品欧美一级黄| videos熟女内射| 欧美变态另类bdsm刘玥| 少妇高潮的动态图| 91久久精品电影网| 亚洲乱码一区二区免费版| 国产私拍福利视频在线观看| 青春草亚洲视频在线观看| 亚洲五月天丁香| 国产片特级美女逼逼视频| 国产单亲对白刺激| 国产日韩欧美在线精品| 欧美+日韩+精品| 国产免费福利视频在线观看| 久久国产乱子免费精品| 国产高清视频在线观看网站| 在线观看美女被高潮喷水网站| 亚洲四区av| 午夜精品国产一区二区电影 | 三级经典国产精品| 又粗又爽又猛毛片免费看| 成人国产麻豆网| 97在线视频观看| 一级毛片我不卡| 欧美3d第一页| 欧美一级a爱片免费观看看| 内射极品少妇av片p| 我的老师免费观看完整版| 男女下面进入的视频免费午夜| 国产精品三级大全| 天天躁日日操中文字幕| 99热这里只有是精品在线观看| 十八禁国产超污无遮挡网站| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看| 亚洲欧美精品自产自拍| 五月伊人婷婷丁香| 色综合站精品国产| 国产精品熟女久久久久浪| 超碰97精品在线观看| 乱码一卡2卡4卡精品| av在线亚洲专区| 亚洲第一区二区三区不卡| 精品人妻视频免费看| 变态另类丝袜制服| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 欧美色视频一区免费| 精品久久久久久成人av| 赤兔流量卡办理| 国产老妇女一区| 深夜a级毛片| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 久久韩国三级中文字幕| 免费黄色在线免费观看| 乱码一卡2卡4卡精品| 国产探花极品一区二区| ponron亚洲| 色吧在线观看| av在线播放精品| 精品无人区乱码1区二区| 真实男女啪啪啪动态图| 一个人看视频在线观看www免费| 男的添女的下面高潮视频| 亚洲国产精品专区欧美| 国产黄色小视频在线观看| 水蜜桃什么品种好| 在线播放国产精品三级| 国产成人一区二区在线| 成人毛片a级毛片在线播放| 亚洲av.av天堂| av视频在线观看入口| 久久精品国产亚洲网站| 欧美一级a爱片免费观看看| 国语自产精品视频在线第100页| 国产亚洲5aaaaa淫片| 天堂√8在线中文| 一区二区三区免费毛片| 啦啦啦啦在线视频资源| 免费一级毛片在线播放高清视频| 高清午夜精品一区二区三区| 最新中文字幕久久久久| 亚洲av一区综合| 亚洲av成人精品一区久久| 日韩av不卡免费在线播放| av在线天堂中文字幕| 色视频www国产| 91精品一卡2卡3卡4卡| 亚洲欧美精品专区久久| a级毛片免费高清观看在线播放| 男女视频在线观看网站免费| 午夜福利成人在线免费观看| 亚洲成av人片在线播放无| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 中国美白少妇内射xxxbb| 中文天堂在线官网| 免费播放大片免费观看视频在线观看 | 国产精品久久久久久久电影| 亚洲av.av天堂| 日本爱情动作片www.在线观看| 最近2019中文字幕mv第一页| 国产探花在线观看一区二区| 精品国产露脸久久av麻豆 | 国产精品野战在线观看| 精品不卡国产一区二区三区| 亚洲国产精品专区欧美| 日本爱情动作片www.在线观看| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 国产激情偷乱视频一区二区| 日韩 亚洲 欧美在线| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 国产一区二区三区av在线| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 99久久精品国产国产毛片| 国产亚洲av片在线观看秒播厂 | 国产精品一二三区在线看| 欧美一级a爱片免费观看看| 亚洲电影在线观看av| 国产精品一及| 日韩av在线大香蕉| 成年av动漫网址| 亚洲色图av天堂| 深夜a级毛片| 久久6这里有精品| 国产一级毛片在线| 国产探花极品一区二区| 26uuu在线亚洲综合色| 国产高清有码在线观看视频| 精品久久久久久成人av| 欧美激情国产日韩精品一区| 亚洲欧美日韩无卡精品| 免费观看人在逋| 久久人人爽人人片av| 欧美高清成人免费视频www| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 亚洲av成人av| 亚洲成人久久爱视频| 麻豆一二三区av精品| 亚洲av中文av极速乱| av在线天堂中文字幕| 国产精品蜜桃在线观看| 少妇的逼水好多| 深夜a级毛片| 午夜亚洲福利在线播放| 色视频www国产| 少妇高潮的动态图| 日本午夜av视频| 久久99热这里只频精品6学生 | 天堂网av新在线| 日本黄色视频三级网站网址| 国产成人精品婷婷| 久久久国产成人免费| 一级爰片在线观看| 又粗又爽又猛毛片免费看| 久久久精品94久久精品| 久99久视频精品免费| 91狼人影院| 蜜臀久久99精品久久宅男| 日韩强制内射视频| 国产v大片淫在线免费观看| 欧美人与善性xxx| 人人妻人人澡欧美一区二区| 欧美zozozo另类| 中文字幕亚洲精品专区| 免费av不卡在线播放| 日韩三级伦理在线观看| 美女cb高潮喷水在线观看| 国产欧美日韩精品一区二区| 日韩精品青青久久久久久| 久久久久久大精品| 免费看日本二区| 国产毛片a区久久久久| 亚洲成人中文字幕在线播放| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 天堂影院成人在线观看| 中文亚洲av片在线观看爽| 成人特级av手机在线观看| 日韩 亚洲 欧美在线| 国产精品不卡视频一区二区| www日本黄色视频网| av在线播放精品| 国产亚洲av片在线观看秒播厂 | 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 亚洲av二区三区四区| 国产成人91sexporn| 热99re8久久精品国产| 特级一级黄色大片| 免费av毛片视频| 男人的好看免费观看在线视频| 成人午夜精彩视频在线观看| 亚洲自拍偷在线| av视频在线观看入口| 国产成人精品一,二区| 亚洲精品aⅴ在线观看| 久久久精品94久久精品| 欧美另类亚洲清纯唯美| 久久久久久久久久久免费av| 国产高清视频在线观看网站| 日韩一区二区三区影片| 搞女人的毛片| 我的女老师完整版在线观看| 久久久久网色| 国产精品人妻久久久久久| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 最后的刺客免费高清国语| 看片在线看免费视频| 亚洲精品成人久久久久久| 久久韩国三级中文字幕| 久久这里有精品视频免费| 国产极品天堂在线| 久久6这里有精品| 精品国内亚洲2022精品成人| 午夜日本视频在线| 嫩草影院入口| 亚洲三级黄色毛片| 日韩精品有码人妻一区| 午夜老司机福利剧场| 一级爰片在线观看| 亚洲精品日韩av片在线观看| 一级毛片我不卡| 啦啦啦韩国在线观看视频| 少妇丰满av| 国产片特级美女逼逼视频| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 26uuu在线亚洲综合色| 午夜爱爱视频在线播放| 欧美日韩国产亚洲二区| 亚洲自偷自拍三级| 男人狂女人下面高潮的视频| av福利片在线观看| 最近视频中文字幕2019在线8| 人妻系列 视频| 黄色日韩在线| 中国国产av一级| 日本三级黄在线观看| 午夜福利在线在线| 成人午夜高清在线视频| 99热精品在线国产| 免费观看a级毛片全部| 插阴视频在线观看视频| 搞女人的毛片| 久久久久久久久大av| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 夫妻性生交免费视频一级片| 麻豆国产97在线/欧美| 国产乱人偷精品视频| 人妻夜夜爽99麻豆av| 欧美激情在线99| 国产欧美日韩精品一区二区| 搡女人真爽免费视频火全软件| 简卡轻食公司| 国产精品一区二区在线观看99 | h日本视频在线播放| 高清av免费在线| 又爽又黄a免费视频| 久久精品人妻少妇| 最后的刺客免费高清国语| 18+在线观看网站| 国产精品久久久久久精品电影| 国产精品一二三区在线看| 小说图片视频综合网站| 在线观看美女被高潮喷水网站| 亚洲天堂国产精品一区在线| 日韩av不卡免费在线播放| 最近手机中文字幕大全| 久久久久免费精品人妻一区二区| 长腿黑丝高跟| 99久国产av精品| ponron亚洲| 一边摸一边抽搐一进一小说| 国产又色又爽无遮挡免| 长腿黑丝高跟| 国产精品蜜桃在线观看| 亚洲真实伦在线观看| 亚洲国产最新在线播放| 人人妻人人看人人澡| 国产精品人妻久久久影院| 一级av片app| av在线观看视频网站免费| 亚洲国产最新在线播放| 国产探花极品一区二区| 国产精品三级大全| 亚洲国产精品国产精品| 深夜a级毛片| 亚洲国产色片| 国产极品精品免费视频能看的| 我要搜黄色片| 亚洲人成网站在线观看播放| 我的女老师完整版在线观看| 中文字幕免费在线视频6| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 好男人在线观看高清免费视频| 欧美激情久久久久久爽电影| 我要搜黄色片| 啦啦啦韩国在线观看视频| 日韩三级伦理在线观看| 极品教师在线视频| 久久99精品国语久久久| 亚洲国产色片| 国产老妇女一区| 亚洲国产精品成人综合色| 久久久久久久久中文| 久久精品综合一区二区三区| 欧美成人午夜免费资源| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 乱系列少妇在线播放| 全区人妻精品视频| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 伦精品一区二区三区| 成人漫画全彩无遮挡| 夜夜爽夜夜爽视频| 亚洲精品乱久久久久久| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 亚洲欧美精品专区久久| 欧美激情在线99| 国产午夜精品一二区理论片| 亚洲自偷自拍三级| 亚洲精品一区蜜桃| 亚洲成人中文字幕在线播放| 免费看av在线观看网站| 久久热精品热| 亚洲人与动物交配视频| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 色吧在线观看| 国产乱人偷精品视频| 少妇被粗大猛烈的视频| 欧美成人免费av一区二区三区| 日日啪夜夜撸| 三级国产精品片| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 国产片特级美女逼逼视频| 九九在线视频观看精品| 天天躁日日操中文字幕| 成年版毛片免费区| 综合色丁香网| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看| 丰满乱子伦码专区| 久久久久久久久中文| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 久久久久久伊人网av| 国产亚洲av片在线观看秒播厂 | 国产伦在线观看视频一区| 久久久久久国产a免费观看| a级一级毛片免费在线观看| 亚洲国产欧美在线一区| 国产大屁股一区二区在线视频| 亚洲综合色惰| 直男gayav资源| www.色视频.com| 内地一区二区视频在线| 久久这里只有精品中国| 色尼玛亚洲综合影院| 久久这里只有精品中国| 欧美成人午夜免费资源| 亚洲av成人精品一二三区| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 26uuu在线亚洲综合色| 18禁动态无遮挡网站| 在线观看一区二区三区| 成年av动漫网址| 国产伦精品一区二区三区视频9| 国产精品久久电影中文字幕| 黄片wwwwww| 国产精品久久电影中文字幕| 精品一区二区免费观看| 国产在视频线在精品| 日韩欧美三级三区| 男女那种视频在线观看| 国产国拍精品亚洲av在线观看|