[发明专利]一种分析商品质量的方法及装置在审

专利信息
申请号: 201610113221.9 申请日: 2016-02-29
公开(公告)号: CN107133835A 公开(公告)日: 2017-09-05
发明(设计)人: 王炀;操颖平;盛子夏 申请(专利权)人: 阿里巴巴集团控股有限公司
主分类号: G06Q30/06 分类号: G06Q30/06;G06F17/30;G06F17/27
代理公司: 北京国昊天诚知识产权代理有限公司11315 代理人: 黄熊
地址: 英属开曼群岛大开*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 一种 分析 商品 质量 方法 装置
【说明书】:

技术领域

本申请涉及信息处理技术领域,尤其涉及一种分析商品质量的方法及装置。

背景技术

随着互联网的蓬勃发展,网上的各大平台为用户提供了多样的消费渠道,方便了用户的衣食住行。通常用户在相关平台消费时,会先通过该平台上其他用户对于某商品的评论,分析获得有关该商品质量的信息,然后根据该商品质量信息决定是否要对该商品进行消费。

通常对于一件商品的评论信息有很多,而且对于同一件商品不同用户的评论也不相同,因此用户有时根据商品的评论信息很难在短时间内对该商品的质量作出判断。目前很多消费平台为解决该问题,会在用户对某商品评论时提供打分功能,即用户根据自己对该商品的体验直接对该商品的质量进行打分。打分功能的一种表现形式是给商品质量设置星级,例如,通常五星级表示用户对该商品的质量非常满意,一星级表示用户对该商品的质量不满意。其他用户可以根据商品质量所对应的星级直接对该商品的质量作出判断,节约了用户时间。

在上述的现有技术中,用户根据某商品的质量所对应的星级的确可以对该商品的质量快速的作出判断,但是有时当用户给某商品的质量差评打低星级时,出售该商品的商户怕影响销售额,会让该用户修改星级,因此许多用户为了避免麻烦,会给出不符合该商品真实质量的星级,只是在对该商品进行评论时说明该商品存在的具体问题或者对于该商品的真实体验。而用户在消费时,为了方便通常只是关注该商品质量所对应的星级,这样可能导致用户对该商品 的质量作出错误的判断。

发明内容

本申请实施例提供一种分析商品质量的方法,用于解决用户根据商品的质量所对应的星级可能对该商品的质量作出错误判断的问题。

本申请实施例提供了一种分析商品质量的方法,该方法包括:获取用户对商品的评论信息;计算所述评论信息与预设的好评信息之间的第一相似度,并计算所述评论信息与预设的差评信息之间的第二相似度;根据所述第一相似度和第二相似度分析所述商品的质量。

优选地,所述方法还包括:当所述第一相似度和第二相似度均小于预设阈值时,则所述评论信息与所述商品的质量无关。

优选地,所述计算所述评论信息与预设的好评信息之间的第一相似度和计算所述评论信息与预设的差评信息之间的第二相似度具体包括:

确定所述评论信息对应的语义向量,并确定所述预设的好评信息和差评信息对应的词向量;

计算所述评论信息对应的语义向量与所述好评信息对应的词向量之间夹角的第一余弦值,并计算所述评论信息对应的语义向量与所述差评信息对应的词向量之间夹角的第二余弦值,所述第一余弦值表示所述评论信息与所述好评信息之间的第一相似度,所述第二余弦值表示所述评论信息与所述差评信息之间的第二相似度。

优选地,所述计算所述评论信息与预设的好评信息之间的第一相似度和计算所述评论信息与预设的差评信息之间的第二相似度具体包括:

确定所述评论信息对应的语义向量,并确定所述预设的好评信息和差评信息对应的词向量;

计算所述评论信息对应的语义向量与所述好评信息对应的词向量之间的第一欧氏距离,并计算所述评论信息对应的语义向量与所述差评信息对应的词 向量之间的第二欧氏距离;

根据所述第一欧氏距离获取所述评论信息与所述好评信息之间的第一相似度,并根据所述第二欧氏距离获取所述评论信息与所述差评信息之间的第二相似度。

优选地,所述确定所述评论信息对应的语义向量包括:

对所述评论信息进行切词处理,获得所述评论信息中的词组;

根据预设规则将所述评论信息中的词组均转换成词向量;

将所述评论信息中词组对应的词向量进行加权求和,确定所述评论信息的语义向量。

优选地,所述根据所述第一相似度和第二相似度分析所述商品的质量具体包括:

根据所述第一相似度和第二相似度确定所述评论信息的分类,所述分类是指好评信息或者差评信息;

根据所述评论信息的分类分析所述商品的质量。

优选地,所述根据所述第一相似度和第二相似度确定所述评论信息的分类具体包括:

比较所述第一相似度和第二相似度,如果所述第一相似度大于所述第二相似度,则所述评论信息的分类属于好评信息;如果所述第一相似度小于所述第二相似度,则所述评论信息的分类属于差评信息。

优选地,所述根据所述评论信息的分类分析所述商品的质量包括:

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