[发明专利]一种用于电子商务的文本评价数据专业程度分析方法

摘要

本发明公开了一种用于电子商务的文本评价数据专业程度分析方法，包括如下步骤S1，获取全部商品评价文本数据相关的概念层次树；S2，计算每个概念层次树上该评价文本数据的专业程度值；S3，综合全部概念层次树上取值，计算评价文本数据的专业程度；S4，将评价文本数据的专业程度划分为若干个等级，得到全部商品评价文本数据的专业程度等级，将专业程度高的商品评价文本数据推荐给用户。通过本发明技术方案使用户能够直接、客观的获取评价数据，并且将评价数据的内容进行量化处理，根据等级高低客观排序。

主权项

一种用于电子商务的文本评价数据专业程度分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，获取全部商品评价文本数据相关的概念层次树；S1‑1，为一类商品评价文本数据，建立其概念层次树，每个概念层次树至少需要关联该商品的类别或者具体的商品代码，并且该商品的类别或者具体的商品代码没有数据噪声，将该概念层次树存储到用来存放概念层次树的库中；S1‑2，概念层次树是一种以树形结构来表示某个特定领域中各个概念之间的从属关系；每个概念层次树中的每个节点代表某个用来描述商品评价文本数据的外观、构成和功能特性的概念，节点之间的连线表示这些概念之间的从属关系，父节点表示比较一般的概念，其子节点表示比较具体的概念；某个概念对应多个词语来描述；“颜色”的概念对应{色彩、颜色、配色}，因此概念层次树维护工具能够为每个概念关联多个词语；S1‑3，概念层次树中每个商品评价文本数据概念对应节点到根节点的路径长度称为概念的深度，其中根节点的深度定义为零；S2，计算每个概念层次树上该评价文本数据的专业程度值；S2‑1，通过基于字典的中文分词方法提取涉及概念的词语集合，将商品文本评价数据进行分词处理，并将得到所有涉及概念的词语提取出来；S2‑2，对概念匹配处理，将分词得到的每一个词语与概念层次树中的概念进行匹配，若词语包含在概念层次树某个概念的词语集合中，则认为该词语和该概念匹配，并记录该词语在概念层次树中的深度，若词语不能与概念层次树中概念匹配，则丢弃；S2‑3，定量计算商品评价文本数据的专业程度值，根据每个词语对应的概念深度和出现的次数计算该文本评价数据的专业程度的取值，即为专业程度值；S3，综合全部概念层次树上取值，计算评价文本数据的专业程度；S4，将评价文本数据的专业程度划分为若干个等级，得到全部商品评价文本数据的专业程度等级，将专业程度高的商品评价文本数据推荐给用户。