[发明专利]一种基于智能算法的商品舆情检测评估方法

权利要求书

1.一种基于智能算法的商品舆情检测评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：用户登录进入预设系统，导入商品信息，导入的商品信息包括商品名称信息、商品功能信息、商品图片信息与商品视频信息中的一种或多种的组合；

步骤二：对商品信息进行处理获取到商品关键词信息，将商品关键词导入到互联网中；

步骤三：从互联网中采集与商品关键词相同的商品相关信息，从商品相关信息中提取出商品销量信息与商品舆情信息；

步骤四：对商品相关信息进行处理获取到销量评估信息与商品舆情评估信息；

步骤五：同时对商品相关信息进行图表化处理，获取到商品销量图与商品舆情图；

步骤六：将获取到的销量评估信息、商品舆情评估信息、商品销量图与商品舆情图发到预设接收终端进行展示。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的商品舆情检测评估方法，其特征在于：所述步骤二中对商品信息进行处理获取到商品关键词信息的具体处理过程如下：

提取出导入的商品信息，当导入商品信息为商品名称时，即直接对商品名称进行检索，提取出出现次数最多的形容词为商品关键词；

当导入的商品信息为功能信息时，即将功能信息导入到互联网中，检索出具备该功能信息的对应商品，提取出功能信息符合度最高的商品信息为对应的商品，之后采集该商品关键词；

当导入的商品信息为图片时，即直接将图片信息导入到互联网中，从互联网中提取出与该图片相似度最高的商品为对应商品，之后再提取出对应商品的关键词为商品关键词；

当导入的商品信息为商品视频信息时，对视频信息进行图片处理后，获取到多个商品图片信息，提取出清晰度最高的商品图片信息，将其导入到互联网中，从互联网中提取出与该图片相似度最高的商品为对应商品，之后再提取出对应商品的关键词为商品关键词。

3.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的商品舆情检测评估方法，其特征在于：所述销量评估信息包括销售增加信息、销售持平信息与销售下降信息，所述销售评估信息的具体处理过程如下：提取出采集到的商品销量信息，商品销量信息为互联网中检索到各个商家销售对应商品信息的销量信息；

提取出销售该商品的商家数量信息，将商家数量信息标记为T，即随机选取预设数量m个销量信息为基础销售数据，之后计算出基础销售数据的均值Tt，获取到当日评估值Tt，通过上述过程，再采集后续x天内的评估值Ttx，依次计算出后续x天内的评估值Ttx与当日评估值Tt之间的差值，获取到x个评估参数，当x个评估参数大于预设值a1的数量超过预设数量时，即生成销售在增加信息，当x个评估参数在预设值a1到a2范围内的数量超过预设数量时，即生成销售持平信息，当x个评估参数小于a2预设值的数量超过预设数量时，即生成销售在增加信息。

4.根据权利要求3所述的一种基于智能算法的商品舆情检测评估方法，其特征在于：所述预设数量m的具体数值确定过程如下：当商家数量信息T大于预设值b1时，m＝T/3，m为非整数时，向上取1位；

商家数量信息T在预设值b1与b2之间时，m＝T/2，m为非整数时，向上取1位；

商家数量信息T小于预设值b2时，m＝T。

5.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的商品舆情检测评估方法，其特征在于：所述商品舆情评估信息包括商品舆情优秀、商品舆情一般与商品舆情较差的具体处理过程如下：提取出采集到商品舆情信息，商品舆情信息包括正面舆情信息、中立舆情信息与反面舆情信息；

提取出商品舆情信息的数量信息，对商品舆情信息进行去重处理后，将剩余的商品舆情信息的数量标记为K，提取出剩余的商品舆情信息K中的正面舆情信息的数量、中立舆情信息的数量与反面舆情信息的数量，将其标记为Y1、Y2和Y3；

对剩余的商品舆情信息K、正面舆情信息的数量Y1、中立舆情信息的数量Y2与反面舆情信息的数量Y3进行处理获取到第一评估参数、第二评估参数与第三评估参数；

当第一评估参数＞第二评估参数＞第三评估参数时，即生成商品舆情优秀；

当第二评估参数＞第一评估参数＞第三评估参数时，即生成商品舆情一般；

当第三评估参数＞第二评估参数＞第一评估参数时，即生成商品舆情较差。