CN104867032A - 电子商务客户评价鉴别系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及互联网领域，特别涉及电子商务客户评价鉴别系统。包括客户机、网络连接装置、内容相似性判断模块、ID相似性判断模块以及作弊因子判断模块；其中所述客户机通过网络连接装置来获取目标商品的相关评价数据信息输出到依次相连的内容相似性判断模块和ID相似性判断模块以及作弊因子判断模块中；本发明在判断出相同和相似评价内容的基础上，判断出这些评价内容的ID是否相同或者相似；在此基础上再来判断这些ID的作弊可能性，如果发出评价的频率明显高于正常的频率，则判定这些ID为虚假评价ID；本发明实现了目标商品评价中虚假评价的自动识别，判断的结果严格可靠，在电子商务的信用评价管理中具有广泛的应用前景。

Description

电子商务客户评价鉴别系统

技术领域

本发明涉及互联网领域，特别涉及电子商务客户评价鉴别系统。

背景技术

在当代，随着互联网的普及，电子商务已经成为一种被广泛利用的商业贸易方式。买卖双方主要是通过电商的网页或者是软件进行交易活动。由于电子商务没有传统的实体店面，对销售人员的数量要求也不高，所以相比传统交易模式更能够控制运营成本，因而有着更大的价格优势。但是，有很多不法商家为了提高自己的销量从而雇佣专业刷评价团队也制造大量的虚假评价来对自己的商品进行虚假的宣传，从而欺骗消费者来提高自己的真实销量。

目前电子商务的发展迅猛，体量巨大，电商环境中的卖家数量众多，用户在进行购买决定时难以判断商品描述的真实性，对商品评价的依赖度很高，由于卖家评价作弊而造成的商品的性能好评度虚高的情况引起的买家利益损失的情况严重。在这样的情况下，如何对电子商务中商家的评价作弊行为进行识别和判断成电子商务发展过程中亟待解决的问题；在判断虚假评价过程中如何提高判断的准确性，避免误判情况的发生也是十分重要的考量因素；目前现有技术中还缺乏准确有效的相关设备来实现相关的判断过程。

发明内容

为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供了电子商务客户评价鉴别系统，通过内容相似性判断模块对目标商品中的评价内容进行识别；在此基础上通过ID相似性判断模块来识别相同或者相似评价内容所对应的评价ID是否相同或者相似，并且在判断出相同和相似ID的基础上通过作弊因子判断模块，来鉴别出作弊的评价ID，进而来判断专业刷评价人员所给出的大量虚假评价；实现了目标商品评价中虚假评价的自动识别，虚假评价判断过程较为严格，判断结果准确；为电商环境管理者和商品消费者提供了简单可靠的评价辨识工具。

为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

电子商务客户评价鉴别系统；包括客户机、网络连接装置、内容相似性判断模块、ID相似性判断模块以及作弊因子判断模块；其中所述客户机一端通过网络连接装置来获取目标商品的相关评价数据信息(目前通过爬虫技术可以很方便的获取到目标网页中的相关信息，提取的速度快，可分析数据的总量巨大，所提取数据的分析方法成熟，成本低廉)；所述客户机的另一端与所述内容相似性判断模块的输入端相连，所述内容相似性判断模块的输出端与作弊因子判断模块的输入端相连。

所述客户机将获取到的目标商品评价信息输出到内容相似性判断模块中，在所述内容相似性判断模块判断出相同和相似评价内容的基础上，所述ID相似性判断模块判断出这些评价内容的ID是否相同或者相似，并将判断出的相似ID输入到作弊因子判断模块中；如果这些ID所发出评价的频率高于阈值，所述作弊因子判断模块则将这些ID判断为虚假评价ID。

目前如果商家想要通过虚假交易和评价来提高系统显示商品的销量和好评情况，所需要的虚假评价的数量较大，在这样的情况下人为捏造的评价往往在评价内容上具有较高的相似性，或者就直接以相同的内容出现，本发明中的内容相似性判断模块通过比较目标商品评价数据中的内容文本的相似性(目前文本相似性比较的判断方法已经比较成熟，比如说可以采取余弦相似比较来判断文本内容之间的相似程度，当相似程度超过预设的阈值，则可认为被比较的文本内容相似)，统计内容相同评价的数量，判断出内容相似的评价，并统计出内容相似评价的数量。但是仅仅通过评价内容相同或者相似来判断某些评价为虚假评价的方式并不准确，因为在实际生活中商品购买者为了方便给出评价，往往会参考其他评价的内容，甚至为了省事会直接复制别人的评价内容是，这样就产生了一些内容相同或者相似的真实的评价内容，为了更加准确的判断出虚假评价，本发明在相同或者相似评价内容判断的基础上，通过ID相似性判断模块来进一步判断这些相同和相似评价内容所对应的评价ID是否相同或者相似。

目前职业刷评价团队会人工或者利用自动注册机来注册很多小号(所谓的小号是指，同一个人注册和使用的不同的ID号)，这些职业评价团队所注册和使用的小号ID具有一定规律性；一般情况下职业评价师所注册的一系列ID号也是根据系统推荐或者自动生成的，这样的方式所产生的ID号会具有较大的关联性和相似性，比如说ABC1、ABC2、ABC3、ABC4、ABC5.....ABCn。通过对评价ID的文本相似性比较就可以判断出相同或者相似评价内容所对应的评价ID是否相同或者相似；如果相同或者相似，那么这些ID为虚假ID的可能性很高。

为了进一步提高虚假评价判断的准确性，使判断的结果更加严格，所述ID相似性判断模块将判断结果输入到所述作弊因子判断模块中；所述作弊因子判断模块在判断出的相同或者相似ID的基础上，分析对应ID发出评价的频率和时间，将对应ID发出评价的频率与目标商品评价的平均评价频率进行比较，如果其比值高于设定的阈值，则将这些评价ID判断为虚假评价ID，通过本系统所判断虚假评价的过程严格，判断结果准确性高。

作为一种优选，所述内容相似性判断模块为相似评价内容判断服务器；所述ID相似性判断模块为相似评价ID判断服务器；所述作弊因子判断模块为作弊因子判断服务器。所述相似评价内容判断服务器、相似评价ID判断服务器以及作弊因子判断服务器通过数据连接线依次相连。服务器在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面表现优秀，通过服务器来完成相关的内容相似性，ID相似性的相关判断，可快速处理大量电商目标商品的相关数据，处理速度快，效率高。

进一步的，所述作弊因子判断模块还通过数据连接线与虚假评价标记模块相连。所述虚假评价标记模块为虚假评价标记服务器，所述虚假评价标记模块根据所述作弊因子判断模块的输出结果将判断出的虚假评价标记出来。本发明对目标商品的评价的真实性进行科学分析和合理的判断，鉴别出目标商品评价中的虚假评价，并通过对虚假评价的标记，直观的将电商的评价作弊的不诚信行为展示到商品买家和电商管理者面前；有利于电子商务环境的净化，维护了商品购买者和诚信卖家的合理利益，提高商家信誉的可信度；有助于电商行业的健康发展。

与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明提供电子商务客户评价鉴别系统。通过客户机访问目标商品的网址，爬取对应商品网页的评价数据；并通过服务器对爬取到的评价数据进行判断，分析评价数据中评价内容，统计相同评价内容的出现数量，并通过文本比较算法来计算其他评价内容的相似概率；将该相似概率与通过机器学习方法所得出的评价内容相似阈值进行比较，判定出相似的评价内容，并统计结果；通过对评价ID进行分析，统计出相同ID的数量，并判断其他ID的相似概率，将相似概率与机器学习得出的评价ID相似阈值，判定出相似的评价ID，并统计相似ID的判断结果。本发明的虚假评价判断方法能够能加准确和全面的分析出目标商品的虚假评价，对职业评价师注册的小号进行了针对性的相似ID识别，对目标商品聘请职业评价师这样严重的评价作弊行为的辨识能力显著提高，有助于提高电商环境的可信度，有利于正常管控秩序的形成。此外本发明还对识别出来的虚假评价进行相应的标记，且对目标商品给出相应的虚假评价率。用户可以通过虚假评价率和标示出来的虚假评价进行综合考虑，来规避因为卖家评价作弊而带来的交易风险。

附图说明：

图1为本电子商务客户评价鉴别系统连接关系图。

图2为本电子商务客户评价鉴别系统的优选连接关系图。

具体实施方式

下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。

本发明提供了电子商务客户评价鉴别系统，通过内容相似性判断模块对目标商品中的评价内容进行识别；在此基础上通过ID相似性判断模块来识别相同或者相似评价内容所对应的评价ID是否相同或者相似，并且在判断出相同和相似ID的基础上通过作弊因子判断模块，来鉴别出作弊的评价ID，进而来判断专业刷评价人员所给出的大量虚假评价；实现了目标商品评价中虚假评价的自动识别，虚假评价判断过程较为严格，判断结果准确；为电商环境管理者和商品消费者提供了简单可靠的评价辨识工具。

为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

电子商务客户评价鉴别系统；如图1所示，包括客户机、网络连接装置、内容相似性判断模块、ID相似性判断模块以及作弊因子判断模块；其中所述客户机一端通过网络连接装置来获取目标商品的相关评价数据信息(目前通过爬虫技术可以很方便的获取到目标网页中的相关信息，提取的速度快，可分析数据的总量巨大，所提取数据的分析方法成熟，成本低廉；通过客户机对目标商品的分析和数据取)；所述客户机的另一端与所述内容相似性判断模块的输入端相连，所述内容相似性判断模块的输出端与作弊因子判断模块的输入端相连。

所述客户机将获取到的目标商品评价信息输出到内容相似性判断模块中，在所述内容相似性判断模块判断出相同和相似评价内容的基础上，所述ID相似性判断模块判断出这些评价内容的ID是否相同或者相似，并将判断出的相似ID输入到作弊因子判断模块中；如果这些ID所发出评价的频率高于阈值，所述作弊因子判断模块则将这些ID判断为虚假评价ID。

目前如果商家想要通过虚假交易和评价来提高系统显示商品的销量和好评情况，所需要的虚假评价的数量较大，在这样的情况下人为捏造的评价往往在评价内容上具有较高的相似性，或者就直接以相同的内容出现，本发明中的内容相似性判断模块通过比较目标商品评价数据中的内容文本的相似性(目前文本相似性比较的判断方法已经比较成熟，比如说可以采取余弦相似比较来判断文本内容之间的相似程度，当相似程度超过预设的阈值，则可认为被比较的文本内容相似，具体的比较过程如下：为了实现所有评价的余弦相似性计算，可提前对某电商网站的总评价数据进行了爬取，并根据词频，我们删除了一些虚词(例如标点)和一些低频词之后，建立了一个有效的实词词表如表1所示。

表1

在某一条特定评价中，计算所有的实词的TF-IDF值(TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降，计算方法可以参考维基百科http：//zh.wikipedia.org/wiki/TF-IDF，此处不再赘述)，按照它们在词表中的位置排列得出一个向量，对于没有出现的词，它对应的值为零，如表2所示。

表2

用计算得到的n个数组成一个n维的向量，并用这个向量来代表这个评价。

要计算评价A和评价B的余弦相似性，需要分别求出这两条评价对应的向量如下：

a₁，a₂，…，a_n和b₁，b₂，…，b_n

利用余弦公式得出两条评价的相似概率P为

$p=\cos \mathrm{\θ}=\frac{a_1{b}_1+a_2{b}_2+...+a_n{b}_n}{\sqrt{a_1^2+a_2^2+...+a_n^2}\·\sqrt{b_1^2+b_2^2+...+b_n^2}}$

其中θ表示两矢量之间的夹角，概率越大，表示两条评论的相似性越大，反之表示两条评论的相似性越小。将计算出的相似概率与阈值进行比较，如果大于阈值，则判定为相似评论；阈值的选取过程为：在范围(0.000～0.999)选取一个浮点数作为阈值，将人工提取了一个已经确定相似的数据集，计算数据集中两两评价的相似值，当选取某阈值时能够获得最高的相似判断的准确率，我们就认为该阈值是最好的阈值)，统计内容相同评价的数量，判断出内容相似的评价，并统计出内容相似评价的数量。但是仅仅通过评价内容相同或者相似来判断某些评价为虚假评价的方式并不准确，因为在实际生活中商品购买者为了方便给出评价，往往会参考其他评价的内容，甚至为了省事会直接复制别人的评价内容是，这样就产生了一些内容相同或者相似的真实的评价内容，为了更加准确的判断出虚假评价，本发明在相同或者相似评价内容判断的基础上，通过ID相似性判断模块来进一步判断这些相同和相似评价内容所对应的评价ID是否相同或者相似。

目前职业刷评价团队会人工或者利用自动注册机来注册很多小号(所谓的小号是指，同一个人注册和使用的不同的ID号)，这些职业评价团队所注册和使用的小号ID具有一定规律性；一般情况下职业评价师所注册的一系列ID号也是根据系统推荐或者自动生成的，这样的方式所产生的ID号会具有较大的关联性和相似性，比如说ABC1、ABC2、ABC3、ABC4、ABC5.....ABCn。通过对评价ID的文本相似性比较(比较的实现方法可采用与评价内容相似性类似的方法)就可以判断出相同或者相似评价内容所对应的评价ID是否相同或者相似；如果相同或者相似，那么这些ID为虚假ID的可能性很高。

为了进一步提高虚假评价判断的准确性，使判断的结果更加严格，所述ID相似性判断模块将判断结果输入到所述作弊因子判断模块中；所述作弊因子判断模块在判断出的相同或者相似ID的基础上，分析对应ID发出评价的频率和时间，将对应ID发出评价的频率与目标商品评价的平均评价频率进行比较，如果其比值高于设定的阈值，则将这些评价ID判断为虚假评价ID，具体的，关于作弊因子，做出如下的定义，作弊因子是[0～∞]之间的一个值，值越大，表示作弊的可能性越高，反之越低。详细的计算方法如下：计算第i个ID的平均评价时间间隔，计算公式如下：

$\stackrel{\‾}{t_i}=\frac{t_n-t_1}{n-1}$

其中t_n是第n次发评价的时间点，t₁是第1次发评价的时间点；计算该商品所有的ID的总平均评价间隔，计算公式如下：

$\stackrel{\‾}{t}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\stackrel{\‾}{t_i}}{N}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{t_{\mathrm{ni}}-t_1}{n_i-1}}{N}$

计算作弊因子，计算公式如下：

$\mathrm{\η}=\frac{\stackrel{\‾}{t}}{\stackrel{\‾}{t_i}}$

其中η为作弊因子；作弊ID的判定关系为：(即η≥2时)，(虚假ID的评价时间频率为目标商品所有评价的评价频率的2倍，其中2倍的因子经实验验证，为一个较优选择；即当该ID发评论的间隔小于平均间隔对，即认为该ID为给出虚假评价的ID)。通过本系统所判断虚假评价的过程严格，判断结果准确性高。

作为一种优选，如图2所示：所述内容相似性判断模块为相似评价内容判断服务器；所述ID相似性判断模块为相似评价ID判断服务器；所述作弊因子判断模块为作弊因子判断服务器。所述相似评价内容判断服务器、相似评价ID判断服务器以及作弊因子判断服务器通过数据连接线依次相连。服务器在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面表现优秀，通过服务器来完成相关的内容相似性，ID相似性的相关判断，可快速处理大量电商目标商品的相关数据，处理速度快，效率高。

进一步的，所述作弊因子判断模块还通过数据连接线与虚假评价标记模块相连。所述虚假评价标记模块为虚假评价标记服务器，所述虚假评价标记模块根据所述作弊因子判断模块的输出结果将判断出的虚假评价标记出来。本发明对目标商品的评价的真实性进行科学分析和合理的判断，鉴别出目标商品评价中的虚假评价，并通过对虚假评价的标记，直观的将电商的评价作弊的不诚信行为展示到商品买家和电商管理者面前；有利于电子商务环境的净化，维护了商品购买者和诚信卖家的合理利益，提高商家信誉的可信度；有助于电商行业的健康发展。

Claims (8)

1.电子商务客户评价鉴别系统，其特征在于，包括客户机、网络连接装置、内容相似性判断模块、ID相似性判断模块以及作弊因子判断模块；其中所述客户机一端通过网络连接装置来获取目标商品的相关评价数据信息；所述客户机的另一端与所述内容相似性判断模块的输入端相连，所述内容相似性判断模块的输出端与ID相似性判断模块的输入端相连；所述ID相似性判断模块的输出端与所述作弊因子判断模块的输入端相连。

2.如权利要求1所述的电子商务客户评价鉴别系统，其特征在于，所述客户机将获取到的目标商品评价信息输出到内容相似性判断模块中；在所述内容相似性判断模块判断出相同和相似评价内容的基础上，所述ID相似性判断模块判断出这些评价内容的ID是否相同或者相似，并将判断出的相似ID输入到作弊因子判断模块中；如果待判断ID所发出评价的频率高于阈值，则所述作弊因子判断模块将这些ID判断为虚假评价ID。

3.如权利要求2所述的电子商务客户评价鉴别系统，其特征在于，所述内容相似性判断模块为相似评价内容判断服务器；所述ID相似性判断模块为相似评价ID判断服务器；所述作弊因子判断模块为作弊因子判断服务器。

4.如权利要求3所述的电子商务客户评价鉴别系统，其特征在于，所述相似评价内容判断服务器、相似评价ID判断服务器以及作弊因子判断服务器通过数据连接线依次相连。

5.如权利要求4所述的电子商务客户评价鉴别系统，其特征在于，所述作弊因子判断模块还通过数据连接线与虚假评价标记模块相连。

6.如权利要求5所述的电子商务客户评价鉴别系统，其特征在于，所述虚假评价标记模块为虚假评价标记服务器，所述虚假评价标记模块根据所述作弊因子判断模块的输出结果对判断出的虚假评价标记出来。

7.如权利要求6所述的电子商务客户评价鉴别系统，其特征在于，所述内容相似性判断模块，通过对评价数据中的评价内容的进行文本识别，分别统计出相同评价内容和相似评价内容。

8.如权利要求7所述的电子商务客户评价鉴别系统，其特征在于，所述ID相似性判断模块，通过对评价数据中的评价ID进行文本识别，分别统计出相同和相似评价ID。