[发明专利]一种商品质量评估与预测方法、系统、介质、设备

说明书

本发明属于电子商务技术、数据挖掘和人工智能领域，公开了一种商品质量评估与预测方法、系统、介质、设备，采集特定类型商品或特定商品的相关评论集，并进行初步标记，对采集的评论数据进行预处理；基于分词系统、极性词典、产品特征词典和建立的规则库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。本发明可以借助评论数据实现商品质量的实时评估与预测，为商品利益相关者提供商品质量信息。

技术领域

本发明属于电子商务技术、数据挖掘和人工智能领域，尤其涉及一种商品质量评估与预测方法、系统、介质、设备。

背景技术

目前，在线零售商如Amazon.com、Taobao.com和Dell.com等为消费者提供了分享其购物过程及商品消费体验的平台，消费者可以对商品质量、购买过程以及使用体验等以评论形式发布在平台上，也可以对其他人发布的相关评论进行有用性投票甚至回复。而评论管理系统根据评论的发布时间、发布者身份及等级、“有用性”投票、得分等实现评论排序。许多消费者在做出购买决策之前都会浏览评论进而减少不确定性。

不同批次的产品，其质量可能存在较大的差异。同时，部分生产商及销售商在不同的时间段内销售的产品，可能存在质量上的差异。比如，为了获得好的销售数量及更大的利润，有些商家前期销售的产品质量比较好，而后期随着销售量以及基础信誉度的提升，销售产品存在质量较差的问题。因此，通过用户评论挖掘商品质量以及实现质量的预测，具有较强的现实意义。

用户发布评论的时间往往是在购买商品甚至是试用或使用商品之后，然而购买、试用或者使用商品后何时发布评论难以准确地确定。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：(1)用户发布评论的时间往往是在购买商品甚至是试用或使用商品之后，然而购买、试用或者使用商品后何时发布评论难以准确地确定。(2)用户发表的评论数量很多，通过人工浏览从而把握数量较大评论的观点，工作量很大。(3)不同评论者的经验、立场、权威性、可信性等方面，一般的消费者或者质量监督人员难以准确把握，且数量巨大，人工方式辨别与评估不太可能。

解决以上问题及缺陷的难度为：现有电子平台产品的质量评估，多借助给定标签特征的评价，不能有效融合评论者信息与评论者发表的评论实现基于评论的商品质量评估与预测，同时不能实现基于评论者信息、评论信息及标签信息实现商品的质量预测。

解决以上问题及缺陷的意义为：通过融合评论者信息、评论信息及标签信息等实现商品的质量评估与预测，减少人为因素干扰，可以用于电商平台的商品质量评估与预测、质量预警、商品质量投诉、新产品研发等，具有非常好的现实意义。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种商品质量评估与预测方法、系统、介质、设备。

本发明是这样实现的，一种商品质量评估与预测方法，所述商品质量评估与预测方法，重点包括以下步骤：

步骤一，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商品的评论集，并按照评论排序系统的要求进行处理。

步骤二，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。

步骤三，结合评论特征集与特征项出现的频率和用户要求，实现各评论特征的权重计算。

步骤四，结合用户要求，基于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，并将商品质量评估与预测结果进行展示。

进一步，步骤一中，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：