[发明专利]一种商品质量评估与预测方法、系统、介质、设备

权利要求书

1.一种商品质量评估与预测方法，其特征在于，所述商品质量评估与预测方法包括：

通过电子商务平台后台数据库提供的接口或网络爬虫采集相关类型商品或特定任一商品的评论集，并对采集的相关评论数据进行初步标记，然后基于规则和所开发程序实现评论数据进行预处理；

基于分词系统、极性词典、产品特征词典和规则实现评论内容及外部特征的提取；

结合评论特征集与特征项出现的频率、商品流行度、用户偏好和实时需求，实现各评论特征的权重计算；

利用开发的评论质量评估系统及评论质量评估模型，实现基于评论的商品质量评估与预测与质量预测，并对商品质量评估与预测结果进行在线展示。

2.如权利要求1所述的商品质量评估与预测方法，其特征在于，所述通过电子商务平台后台数据库提供的接口或网络爬虫采集待相关类型商品或特定任一商品的评论集，并按照评论排序系统的要求进行处理的方法，包括：

(1)采集来自单个或者多个数据源的评论，并对评论从发布时间、文本长度、评论来源、发表者特征信息(如等级、专业、年龄、最近发表评论频率等)方面进行标注；

(2)所采集评论在格式上与评论质量评估与管理系统的要求不一致时，则需要对评论进行格式或者模式的转换，形成统一的格式。

3.如权利要求1所述的商品质量评估与预测方法，其特征在于，所述基于分词系统、极性词典、产品特征词典以及规则实现评论内容及外部特征的提取的方法，包括：

(1)借助分词工具，结合所开发的分词和特征识别软件，对步骤一的结果进行分词，在商品特征集的基础上识别出各评论所关注商品的主要特征，采用向量空间模型对各评论进行描述；

(2)借助近义词典识别出来评论中的近义词并进行合并；

(3)基于极性词典和规则集，识别评论者在商品各特征项上的值或极性；

(4)借助建立的评论特征描述模型，实现评论涉及商品特征以及使用体验的描述。

4.如权利要求1所述的商品质量评估与预测方法，其特征在于，所述对评论内容的一致性评估进行分析与建模的方法，包括：在线评论内容的一致性是指评论者发布的关于被评论对象的特征或状态在特定的评论集中具体的一个或者多个特征项上取值或观点的一致程度；在线商品评论内容的一致性，往往是指消费者发布的评论关于商品价格、尺码、服务、物流、质量、颜色以及使用质量方面的一致性；

任意两条评论内容的一致性、具体特征值取值的一致性、单条评论在评论集的一致性计算模型，包括：

(1)一对评论的一致性：

设两条评论r₁和r₂提供的信息用信息项集合和表示；不失一般性，设评论r₁涉及的信息特征表示为：

对象r₂涉及的信息特征可以表示为：

令为对象r₁和r₂涉及的信息项交集，即：

其中，和分别表示评论r₁和r₂包括的信息项数量，即信息项集合和的势；表示集合的势，用S表示，即函数Val(i)表示信息项i的取值，Con(r₁,r₂)为评论r₁和r₂的一致性，则：

其中，和分别表示评论r₁和r₂共同包含的信息项集合中的第s个信息项，分别表示信息项i_s在评论r₁和r₂中的取值，表示信息项i_s在评论r₁和r₂取值的一致性；Con(r₁,r₂)取决于文本内容中各信息项i_s的一致性

根据信息项类型的不同，信息项的可以分为数字类型、字符类型；若信息项i_s为数字类型，则一致性计算：

其中，函数和分别返回两个传递参数的较小值和较大值；如信息项i_s为字符类型，则：

其中，表示两个字符间的距离；

(2)数据特征项值的一致性：

设R^c为对象c关联的评论集合：

其中，|R^c|为评论集合中评论的总数；表示评论r_k的涉及的信息项集合，这里1≤k≤|R^c|，为集合的势；设评论集合R^c覆盖的信息项可以用信息项集合表示，并设：

其中，为的势；设评论集R^c包含信息项的评论有Z条，则评论中关于对象c的信息项的内容一致性定义为

其中，为评论集中涉及的信息项取值的均值；标准差越大说明各条评论实例在信息项上的体验差别越大，各评论相关评论者在这个信息项上的认识越不一致；

(3)单条评论内容的一致性度量：

设评论r能提供关于对象c的信息可用信息项表示为：

信息项在评论集R^c中的均值为则评论r的一致性定义为该评论内容各信息项取值与评论集合R^c中相应信息项的均值的余弦夹角，用Con(r)表示：