[发明专利]基于商品好评和差评率的无监督异常商品数据检测方法有效
| 申请号： | 201910887119.8 | 申请日： | 2019-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN110648173B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 刘静;侯志鹏 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06Q30/0201 | 分类号： | G06Q30/0201 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华;黎汉华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于商品好评和差评率的无监督异常商品数据检测方法，主要解决在网上商城中出现的异常商品数据检测准确性不高的问题。其实现方案是：确定检测异常商品的数据类型；对于异常高评分商品的检测，首先计算每个商品的好评率；再计算经过差分算子后商品的差分好评率；最后确定异常高评分商品；对于异常低评分商品的检测，首先计算每个商品的差评率；再计算经过缩放算子后商品的缩放差评率；最后确定异常低评分商品。本发明对于两种异常商品数据检测场景提出了两个计算指标和两个操作算子，能够更加精准的检测出异常商品，帮助系统维护人员尽早发现有问题的商品，及时删除异常数据，可用于网上商城对异常商品数据的检测维护系统的稳定。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 商品 好评 差评率 监督 异常 数据 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于商品好评和差评率的无监督异常商品数据检测方法，其特征在于，包括如下：/n(1)录入数据：/n根据电子商务网站中用户对商品的评分记录，提取每个商品的评分数据，用提取数据中的所有商品构成商品集合O＝{o
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