[发明专利]一种商品评价的排序方法和系统

说明书

本发明公开了一种商品评价的排序方法和系统，所述商品评价的排序方法包括以下步骤：确定用户对商品评价的需求和需求所涉及到评价排序的影响因子，利用因素分析法对所述影响因子进行分析，构建出评价权重模型；获取用户对商品的评价数据，从所述评价数据中提取出评价文字和评价画面，分别对所述评价文字和所述评价画面打分；通过所述评价权重模型对所述评价文字和所述评价画面的总得分进行数值大小排序，将所述数值大小排序对应为商品的评价排序。本发明实施例通过对商品评价的图片和文字识别和模型计算，将商品特性的优质评价展示给消费者，提高商品的转化率，同时还降低了电商的运营成本。

技术领域

本发明涉及电商运营领域，具体涉及一种商品评价的排序方法和系统。

背景技术

评价作为用户购物环节中的起始点，是影响商品转化的关键元素。作为消费者，用户需求出发点：看到真实的、评价内容丰富、与商品强相关的评价。作为商家或者平台，商家需求出发点：希望描述正向感情、高评价星级、凸显商品优质特性的评价优先展示给消费者。但是，目前电子商户平台为了满足消费者和商户平台的共同需求，对于评价排序设定了不同的策略算法，现有的排序算法存在评价内容文字信息杂乱、大段无效文字的评价展示在前、图片质量查不清晰的问题。另一方面，由于部分卖家的商品种类多，每种商品的评价可能数量不多，很多卖家都是人工对商品的排序进行挑选，这种人工挑选评价排序的方法会造成人工成本的提高，加大电商运营的成本，如何在降低电商运营成本的同时，将真实、合理的评价展示给消费者，从而提高将卖家商品转化为买家购买的欲望，也即是商品转化率的问题，需要进一步的技术创新。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种商品评价的排序方法和系统，通过对商品评价的图片和文字识别和模型计算，将商品特性的优质评价展示给消费者，提高商品的转化率，同时还降低了电商的运营成本。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

第一方面，本发明实施例提供了一种商品评价的排序方法，包括以下步骤：

确定用户对商品评价的需求和需求所涉及到评价排序的影响因子，利用因素分析法对所述影响因子进行分析，构建出评价权重模型；

获取用户对商品的评价数据，从所述评价数据中提取出评价文字和评价画面，分别对所述评价文字和所述评价画面打分；

通过所述评价权重模型对所述评价文字和所述评价画面的总得分进行数值大小排序，将所述数值大小排序对应为商品的评价排序。

进一步地，对所述评价文字的打分包括：先分别对所述评价文字进行语义情感倾向的分析和内容丰富度的分析，再对所述语义情感倾向和所述内容丰富度进行数值运算，得出所述评价文字的最终分数。

进一步地，所述语义情感倾向的分析通过判断所述评价文字的情感极性类别的置信度，从而区分出积极、消极、中性的情感极性，统计情感极性类别为消极的评价数量。

进一步地，所述内容丰富度的分析包括先通过商品、物流、服务三个维度的评价情感词库，对所述评价文字中涉及到所述评价情感词库的情感观点进行抽取，得到好评和差评两个极性评论观点标签。

进一步地，对所述评价画面的打分包括：分别识别评价图片和店铺商品主图的特征向量，得出所述特征向量的欧式距离作为相似分，通过所述相似分计算出所述评价画面的最终分数。

另一方面，本发明实施例还提供了一种商品评价的排序系统，包括：

评价构建模块，用于确定用户对商品评价的需求和需求所涉及到评价排序的影响因子，利用因素分析法对所述影响因子进行分析，构建出评价权重模型；

评价处理模块，用于获取用户对商品的评价数据，从所述评价数据中提取出评价文字和评价画面，分别对所述评价文字和所述评价画面打分；