[发明专利]数据评测模型建模方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种数据评测模型建模方法，其特征在于，所述数据评测模型建模方法包括：

以预设时间间隔从不同渠道获取待评测对象的历史评价数据，并确定所述待评测对象的标识信息；

对所述历史评价数据进行语义分析，得到包含关键字的数据集合；

根据所述数据集合中每个所述关键字出现的频率，确定每个所述关键字的权重；

根据每个所述关键字的权重的大小关系，选取预设数量的所述关键字作为目标关键字；

建立所述待评测对象的标识信息、所述目标关键字，以及所述目标关键字的权重之间的映射关系，并将所述映射关系作为所述待评测对象的数据评测模型；

若检测到有新的关键字的权重超过所述数据评测模型中目标关键字的权重，或者，检测到有新的待评测对象的标识信息与所述数据评测模型中的待评测对象的标识信息不一致，则对所述数据评测模型进行更新，得到更新后的所述数据评测模型。

2.如权利要求1所述的数据评测模型建模方法，其特征在于，所述根据所述数据集合中每个所述关键字出现的频率，确定每个所述关键字的权重，包括：

计算所述数据集合中每个所述关键字与预设基准词之间的相关性，得到每个所述关键字对应的相关性系数；

根据所述相关性系数，以及所述数据集合中每个所述关键字出现的频率，确定每个所述关键字的权重。

3.如权利要求2所述的数据评测模型建模方法，其特征在于，所述根据每个所述关键字的权重的大小关系，选取预设数量的所述关键字作为目标关键字，包括：

对所述数据集合中的所述关键字进行聚类分析，得到包含所述关键字的至少两个分组；

根据所述分组中所述关键字的数量，确定每个所述分组的权重；

根据每个所述关键字的权重，以及每个所述分组的权重，选取预设数量的所述关键字作为所述目标关键字。

4.如权利要求3所述的数据评测模型建模方法，其特征在于，所述根据所述分组中所述关键字的数量，确定每个所述分组的权重，包括：

从所述分组中获取所述相关性系数大于预设阈值的关键字；

根据所述相关性系数大于预设阈值的关键字的数量，确定所述每个分组的权重。

5.如权利要求1所述的数据评测模型建模方法，其特征在于，所述若检测到有新的关键字的权重超过所述数据评测模型中目标关键字的权重，或者，检测到有新的待评测对象的标识信息与所述数据评测模型中的待评测对象的标识信息不一致，则对所述数据评测模型进行更新，得到更新后的所述数据评测模型，包括：

将所述待评测对象的数据评测模型保存为待评测向量，并获取在所述预设时间间隔之前得到的所述待评测对象的数据评测模型对应的基准向量；

将所述待评测向量与所述基准向量进行比较，并根据比较结果中包含的向量差集对所述待评测向量进行更新，得到更新后的所述待评测对象的数据评测模型。

6.一种数据评测模型建模装置，其特征在于，所述数据评测模型建模装置，包括：

数据获取模块，用于以预设时间间隔从不同渠道获取待评测对象的历史评价数据，并确定所述待评测对象的标识信息；

语义分析模块，用于对所述历史评价数据进行语义分析，得到包含关键字的数据集合；

权重计算模块，用于根据所述数据集合中每个所述关键字出现的频率，确定每个所述关键字的权重；

关键字选取模块，用于根据每个所述关键字的权重的大小关系，选取预设数量的所述关键字作为目标关键字；

模型建立模块，用于建立所述待评测对象的标识信息、所述目标关键字，以及所述目标关键字的权重之间的映射关系，并将所述映射关系作为所述待评测对象的数据评测模型；

迭代模块，用于若检测到有新的关键字的权重超过所述数据评测模型中目标关键字的权重，或者，检测到有新的待评测对象的标识信息与所述数据评测模型中的待评测对象的标识信息不一致，则对所述数据评测模型进行更新，得到更新后的所述数据评测模型。