[发明专利]一种基于人工智能的商品排序系统及方法

权利要求书

1.一种基于人工智能的商品排序系统，其特征在于，包括：获取模块、处理模块和排序模块；

所述获取模块被配置为：

获取第一商品的商品基本数据以及所述第一商品对应的卖家数据；

获取所述第一商品对应的且包含买家标识的买家数据以及所述买家标识对应的评价数据；

所述处理模块被配置为：

将所述评价数据按所述买家标识和所述评价数据提交的时间进行编号生成评价标识符，得到第一评价数据，所述第一评价数据包括评价总数量；

对所述第一评价数据进行分类与清洗，得到第二评价数据；

利用关键词识别算法从所述第二评价数据中提取出第三评价数据；

从所述第三评价数据中分离出正面评价数据、负面评价数据和中性评价数据；

根据所述商品基本数据、所述卖家数据、所述正面评价数据、所述负面评价数据和所述中性评价数据，结合预设的综合评价模型，得到所述第一商品的第一综合评价值；

所述排序模块被配置为：计算完所有商品的所述第一综合评价值后，根据每个商品的所述第一综合评价值，对所有商品进行排序。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的商品排序系统，其特征在于，所述获取模块被配置为：采集所述第一商品的同类商品和/或相似类别商品的参考品评价数据；

所述处理模块被配置为：

利用关键词识别算法从所述参考品评价数据中提取出参考主题；

将所述参考主题输入预先训练好的评价分类器，得到正面参考评价数据、负面参考评价数据和中性参考评价数据；

将所述正面参考评价数据、所述负面参考评价数据和所述中性参考评价数据分别作为训练数据对神经网络进行训练，得到正面评价值计算模型、负面评价值计算模型和中性评价值计算模型。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的商品排序系统，其特征在于，在所述利用关键词识别算法从所述第二评价数据中提取出第三评价数据的步骤，所述处理模块具体被配置为：

利用关键词识别算法从所述第二评价数据中提取出主题关键词；

将所述主题关键词输入所述预先训练好的评价分类器，得到正面评价数据、负面评价数据和中性评价数据；

将所述正面评价数据、所述负面评价数据和所述中性评价数据作为第三评价数据。

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的商品排序系统，其特征在于，在所述根据所述商品基本数据、所述卖家数据、所述正面评价数据、所述负面评价数据和所述中性评价数据，结合预设的综合评价模型，得到所述第一商品的第一综合评价值的步骤，所述处理模块具体被配置为：

将所述正面评价数据、所述负面评价数据和所述中性评价数据分别输入所述正面评价值计算模型、所述负面评价值计算模型和所述中性评价值计算模型，得到正面评价值、负面评价值和中性评价值；

根据所述商品基本数据、所述卖家数据分别得到所述第一商品的第一销量值、和卖家评价值；

将所述正面评价值、所述负面评价值、所述中性评价值、所述第一销量值和所述卖家评价值输入预设的综合评价模型，得到所述第一商品的第一综合评价值。