[发明专利]一种基于商品评论舆情的跨境产品质量风险模糊预测方法

说明书

一种基于商品评论舆情的跨境产品质量风险模糊预测方法，包括采集数据；数据预处理，数据预处理包括文本分析和数据转换；构建商品分词库和产品质量评论词库；构建商品分类库；根据检验检疫的抽检报告数据和风险评价标准对产品进行参考风险等级标注；商品评论舆情分析，提取评论信息中的差评评论；差评评论质量相关度分析，计算同一类目下的商品的质量差评评论数量；构建风险预测模型，风险预测模型包括隶属函数和BP神经网络；风险预测模型输出预测风险等级，根据预测风险等级预测产品质量风险。本发明的预测方法可以通过用户对某一类商品的质量评价内容的判断，从侧面了解该商品和该大类商品目录下的质量情况。

技术领域

本发明属于数据挖掘领域，具体涉及一种基于商品评论舆情的跨境产品质量 风险模糊预测方法。

背景技术

因商品流通的全球化，再加之中国电商的高速发展，导致中国对外贸的迅速 发展，对于出入境检验检疫的需求日益增长。2016年我国进出口贸易总值25万亿， 从2005年的破万亿的进出口贸易总值到十年后的25万亿，在这种高速发展的势 头很大的原因是因为电商的高速发展，跨境电子商务在全球范围的异军突起不仅 改变了外贸企业的传统经营方式，更深刻地影响了中国对外贸易产业链布局。由 于居民收入水平的不断提高互联网的极大普及，使得民众的消费习惯有了极大的 改变。加之国家对电子商务的支持，为电商和网上平台的发展提供了良好宽松的 发展平台。其中就增长结构而言，除了传统国内贸易采用电子商务交易之外，跨 境外贸电子商务也为其发展增添了新的活力。在各个电商都销售着来自世界各地 的商品。在这样极速增长的电商，频繁的国内外商品贸易之下，全国检验检疫人 员却远远不足，所以在这种情况下要对进出口贸易的检查带来了极大的压力。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于商品评论舆情的跨境产品质量风险模糊预测方法，为产品质量风险提供预测。因此，本发明采用以下技术方案。

一种基于商品评论舆情的跨境产品质量风险模糊预测方法，所述方法包括以 下步骤：

步骤1、采集数据；采集的数据为跨境电商平台中的商品信息和评论信息；

步骤2、数据预处理；所述数据预处理包括文本分析和数据转换；所述文本分 析将采集的数据中需要分析部分提取出来，进行语义分析，对同义词、近义词进 行替换；所述数据转换将文本分析出来的结果进行标签，转码为机器能识别的符 号，并生成索引数据；

步骤3、构建商品分词库和产品质量评论词库；通过对跨境电商平台中网页信 息提取、检验检疫报关系统中相关字段的提取，获得商品分词库；通过中文情感 字典和人工采集整理生成产品质量评论词库；

步骤4、构建商品分类库；根据检验检疫相关的HS编码，把不同的商品分成 不同的大类、子类和商品；

步骤5、根据检验检疫的抽检报告数据和风险评价标准对产品进行参考风险等 级标注；

步骤6、商品评论舆情分析；对数据预处理后的评论信息进行自然语言分析， 利用产品质量评论词库对所述评论信息进行分词，提取评论信息中的差评评论；

步骤7、差评评论质量相关度分析；计算每条差评评论与质量相关的概率，提 取差评评论中与质量相关的质量差评评论，计算同一子类下的商品的质量差评评 论数量；

步骤8、构建风险预测模型；所述风险预测模型包括隶属函数和BP神经网络； 所述风险预测模型输出预测风险等级，根据所述预测风险等级预测产品质量风险。

优选的，所述隶属函数的输入为同一子类下的商品的质量差评评论数量，输 出为清晰集合S，其中，S＝无、较低、中、较高、高，表示产品质量风险。

优选的，所述BP神经网络分为输入层、隐含层和输出层。

优选的，将所述隶属函数的输出清晰集合S转换为评论隶属函数判别值，将 所述参考风险等级转换为参考风险等级判别值。