[发明专利]一种用户特征识别方法及装置

权利要求书

1.一种用户特征识别方法，其特征在于，包括：

当接收到一次业务交互中交互方的指定评价时，根据所述业务交互的特征值，确定所述交互方的本次指定评价的可信度分值；

根据所述本次指定评价的可信度分值，确定包括所述本次指定评价在内的所述交互方在多次业务交互中的多个指定评价的可信度均值；

基于与所述多个指定评价对应的次数权重和所述可信度均值，确定所述多个指定评价的可信度均值加权值，所述多个指定评价的数量与对应的次数权重之间呈单调递增或单调递减关系；

根据所述可信度均值加权值与预设可信度阈值的大小关系，确定所述交互方的用户特征。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述业务交互的特征值，确定所述交互方的本次指定评价的可信度分值，具体包括：

针对所述业务交互的多个维度的特征值和多个维度对应的维度权重进行加权求和，得到所述交互方的本次指定评价的可信度分值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述本次指定评价的可信度分值，确定所述多个指定评价的可信度均值，具体包括：

将所述多个指定评价的可信度分值的算数平均值，确定为所述多个指定评价的可信度均值；或者

对所述多个指定评价的可信度分值和所述多个指定评价各自对应的可信度权重进行加权求和，得到所述多个指定评价的可信度均值；或者

采用如下公式确定所述多个指定评价的可信度均值：

其中，为所述多个指定评价的可信度均值，为所述多个指定评价中除所述本次指定评价之外的其他指定评价的可信度均值，X_n为所述本次指定评价的所述可信度分值，β为大于0小于1的常数，n为所述多个指定评价的数量。

4.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述交互方为提供方，所述指定评价为负面评价；或者

所述交互方为提供方，所述指定评价为正面评价；或者

所述交互方为接受方，所述指定评价为负面评价。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述可信度均值加权值与预设可信度阈值的大小关系，确定所述交互方的用户特征，具体包括：

当所述交互方为提供方，所述指定评价为负面评价时，当所述可信度均值加权值大于预设可信度阈值时，确定所述交互方的用户特征为负面特征，并触发预警，所述多个指定评价的数量与对应的次数权重之间呈单调递增关系；或者

当所述交互方为提供方，所述指定评价为正面评价时，当所述可信度均值加权值大于预设可信度阈值时，确定所述交互方的用户特征为正面特征，所述多个指定评价的数量与对应的次数权重之间呈单调递增关系；或者

当所述交互方为接受方，所述指定评价为负面评价时，当所述可信度均值加权值小于预设可信度阈值时，确定所述交互方的用户特征为虚假特征，并触发预警，所述多个指定评价的数量与对应的次数权重之间呈单调递减关系。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述交互方为提供方，所述指定评价为负面评价时，所述交互方的指定评价相对于所述交互方不可见。

7.一种用户特征识别装置，其特征在于，包括：

可信度分值确定单元，用于当接收到一次业务交互中交互方的指定评价时，根据所述业务交互的特征值，确定所述交互方的本次指定评价的可信度分值；

可信度均值确定单元，用于根据所述本次指定评价的可信度分值，确定包括所述本次指定评价在内的所述交互方在多次业务交互中的多个指定评价的可信度均值；

可信度均值加权值确定单元，用于基于与所述多个指定评价对应的次数权重和所述可信度均值，确定所述多个指定评价的可信度均值加权值，所述多个指定评价的数量与对应的次数权重之间呈单调递增或单调递减关系；

特征确定单元，用于根据所述可信度均值加权值与预设可信度阈值的大小关系，确定所述交互方的用户特征。