CN108665339B - 一种基于主观情感测度的电商产品可靠性指标及其实现方法 - Google Patents

一种基于主观情感测度的电商产品可靠性指标及其实现方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于主观情感测度的电商产品可靠性指标及其实现方法，步骤如下：一、对网络平台商品评论内容、评论日期、买家信用分进行数据爬取；二、对爬取的评论内容数据进行情感值计算，即针对某条评论的用词判断其正负面概率，取正面概率为情感值；三、结合其他爬取的数据对某条评论的进行权值计算，判断有效概率；四、结合二三两步，计算评论情感值的加权平均，得到商品的最终可靠度评价指标。本发明从电商平台的商品评价内容、用户等级、交易时间等数据入手，通过神经网络对数据进行处理，从而有效地对电商产品的可靠性进行量化和评价。

Description

一种基于主观情感测度的电商产品可靠性指标及其实现方法
技术领域
本发明提出一种基于主观情感测度的电商产品可靠性及其实现 方法，它涉及一种基于主观情感测度的电商产品的可靠性指标及其实 现方法，属于可靠性、计算机科学与电子商务的交叉技术领域。
背景技术
电子商务已经成为现代都市生活不可或缺的一部分，对于目前 “互联网+B2B”、“互联网+B2C”的发展模式也有着举足轻重的作用。 然而，当琳琅满目的商品浮现在消费者的电子屏幕上时，消费者对于 商品的真实性和可靠性愈加难以辨别，购买到假货、仿货的可能性逐 渐增加。
由于网络电商的商品多样性、交易快速性等特点，加上由于商家 来源不一和平台监管条例不完善，如何判断商品是否可靠成为了一个 复杂的社会难题。解决判断电商产品可靠性的首要问题在于如何准确 的度量一件产品是否值得信赖。现行的评价产品可靠性的基本指标主 要是产品故障的概率度量和时间度量两个方面。其中，概率度量中包 括可靠度(R)、累计故障率(F)、故障密度(f)、故障率(λ)四个 指标，时间度量中包括平均故障前时间(MTTF)、故障前时间(TTF) 以及平均故障间隔时间(MTBF)三个指标。
可靠度是指产品在规定条件下和规定时间内，完成规定功能的概 率。假设规定的时间为t，产品的寿命为T，在一批产品中的寿命有 的T>t，也有的T≤t，从概率论角度可以将可靠度表示为T>t的概率， 即R(t)＝P,(T>t)。在数值上，某个事件的概率可用试验中该事件 发生的频率来估计。
累计故障率F(t)是表征产品在规定条件下和规定时间内，丧 失规定功能的概率，也称为不可靠度。它也是时间t的函数，
记作F(t)＝P(T≤t)。它在数值上等于1-R(t)，即产品从0开 始试验(或工作)到时刻t时间段内，失效总数r(t)与初始试验 (或工作)产品总数N0之比。
故障概率密度f(t)表示累计故障率分布的密集程度，或者说 是累计故障率函数的变化率。它在数值上等于在时刻t，单位时间内 的失效数Δr/Δt与初始试验(或工作)产品总数N0的比值，
Figure BDA0001609027040000021
故障率λ(t)表示的是工作到某时刻t未发生故障的产品在该 时刻后单位时间内发生故障的概率，
λ(t)＝limΔt→0P,(t≤ξ≤t+Δt|ξ＞t),它与产品可靠度的关系 为：
Figure BDA0001609027040000022
平均故障前时间(Mean Time To Failure，简称MTTF)，是不可 修复的产品在规定的环境下，正常工作到发生下一次故障的平均时间。
Figure BDA0001609027040000023
N0为产品总个数，ti是第i件产品的故障前正常工 作时间。当N0趋向无穷时，
Figure BDA0001609027040000024
故障前时间(Time To Failure，简称TTF)是对于有明确故障 规律的产品，能给出的故障前的时间。用S代表一个产品的关键参数， 初始值为S0，故障发生时参数的阈值为SF，则
Figure BDA0001609027040000031
A0与m为参数退化数据中的可变参数。
平均故障间隔时间(Mean Time Between Failure，简称MTBF) 是指一个可维修产品在使用过程中发生了N0次故障，每次故障修复后 重新投入使用，则TBF＝T/N0，T为产品工作的总时间。如果产品能够 完全修复，则TBF＝TTF。
综上所述，在以往的研究中人们已经通过多种不同的方式来衡量 一个产品的可靠性水平。但是这些方法仅仅从客观的产品工作时间数 据的角度反应产品的可靠性，应用这些方法对电商产品进行可靠性评 价需要一定量的产品进行试验才能得到产品的可靠性数据，既费时又 费力；同时传统的评价方式忽略了大量使用主体的主观评价。
现实生活中，很多时候消费者选择购买一个商品与否的参考标准 并不仅是商品本身的参数，更多时候还依赖于电商平台等渠道的用户 评价。可以观察到的现象是，用户评价数量越多、评分等级越高的商 品，以及平台所评等级越高的商家在竞争中往往会获得优势，这反映 出了消费者心理上对评价数据的依赖，侧面反映出评价数据确实能作 为判断商品可靠性的一个新的维度。然而，用户对评分的依赖导致了 许多不良商家制造大量虚假好评、刷高交易数量，导致消费者实际上 购买到的产品远不如平台的评论和销量数据中反映出来的那么好。
本发明依据可靠性的概率度量形式，从实际电商产品的用户评价 中提取评价内容、用户等级、评价时间等信息作为参数，对评价内容 进行情感值打分并作为特征值，进行加权之后得到加权情感值，即为 该商品的可靠度，由此可以在很大程度上降低疑似虚假评论的重要性， 最大程度地反映真实用户的评价。
发明内容
(一)发明的目的
本发明的目的是：针对网络平台商品良莠不齐、商品评价准确性 不高等问题，提供了一种主观情感测度的电商产品可靠性指标及其实 现方法，可以有效地对网络平台商品的可靠性进行量化和评价。
本发明的理论基础：网络平台商品可靠性是指某商品在用户确认 收货一段时间内所有的评论内容中对商品好评的评论比例；利用网络 爬虫框架Scrapy和浏览器引擎PhantomJS对评价内容、用户等级、 评价时间、评价数量等信息进行爬取；使用谷歌开源软件库 TensorFlow，以循环神经网络作为模型计算情感值，输入语句后分词， 构建词向量，导入长短期记忆层(即LSTM层)随后导入全连接层， 输出正面、负面概率，取正面概率为情感值；用另一个神经网络计算 评论的权值，代表这条评论是否有效：输入评论长度、是否带图片、 买家信用分等维度，输出评论权值，计算所有评论情感值加权平均值， 得到商品的可靠度。
(二)技术方案
本发明的技术解决方案：建立基于主观情感测度的电商产品可靠 性的评价指标。本发明首先使用网络爬虫框架Scrapy和浏览器引擎 PhantomJS进行网络平台商品的评论内容、评论日期、买家信用分等 各类信息爬取；之后对爬取的评论内容数据使用谷歌开源软件库 TensorFlow神经网络进行情感值计算，即针对某条评论的用词判断 其正负面概率，并取正面概率作为情感值；之后通过另一神经网络， 结合其他爬取的数据如评论日期、买家信用等对某条评论进行权值计 算，判断该条评论是否有效；最后将权值与情感值结合，计算评论情 感值的加权平均，得到商品的最终可靠度评价指标；见图1所示；
本发明一种基于主观情感测度的电商产品可靠性指标及其实现 方法，其步骤如下：
步骤一、使用网络爬虫框架Scrapy和浏览器引擎PhantomJS对 网络平台商品评论的内容、评论日期、用户等级、评论数量等信息进 行数据爬取；
具体实施方法如下：
进行数据爬取的内容有：
①向服务器发送请求②获得目标网页内容③解析页面，提取目标 商品ID④使用PhantomJS跳转对应商品页面，抓取评论⑤储存内容；
评论内容不仅包括买家真实填写的内容，还应包括系统默认评价； 对于有买家信用的平台，正常爬取信用分，若平台未设立买家信用评 估机制，应爬取买家的平台等级或相似的信息；
现实采集到的数据往往是有缺失或是有错误数据的，这时候需要 运用数据补偿、数据筛选方法对数据进行预处理；
步骤二、对爬取的评论内容数据使用神经网络进行情感值计算， 即针对某条评论的用词判断其正负面概率，取正面概率为情感值；
整个流程为：①输入句子②分词③词ID④词向量⑤LSTM层⑥全 连接层⑦输出正面、负面概率，取正面概率为情感值；见图2所示；
其中，分词步骤是将评论的语句拆分成一个个词语，例如：将“这 件商品非常实用！”拆分成“这/件/商品/非常/实用”五个词语；词 ID是为每一个分出来的词语建立专属的识别方式；词向量则是将每 一个拥有词ID的词语也就是自然语言中的字词，转为计算机可以理 解的稠密向量；进而通过RNN模型(包括LSTM层和全连接层)检测 正负面评论，最终输出情感值；
其中输入的词ID序列长度被截取或填充到64个词，嵌入层有 128个单元，LSTM层有128个单元，后跟保持概率为0.8的dropout 层，最后是2个单元的全连接层，激活函数为softmax，输出评论情 感值S(越大说明评价越正面)；
步骤三、通过另一神经网络，结合其他爬取的数据如评论日期、 买家信用等对某条评论进行权值计算，判断该条评论是否有效和计算 权重大小；见图3所示；
构建一个三层神经网络，输入为归一化后的用户信用等级、评论 长度、是否有图片、是否有追评、评论数量差分；隐藏层为32个神 经元，带偏置，激活函数为tanh；输出层2个单元，激活函数为softmax， 输出评论的有效概率U(越大说明评价越正面)；
步骤四、将有效概率与情感值结合，计算评论情感值的加权平均， 得到商品的最终可靠度评价指标；
设某商品第i条评论经由步骤二得出的情感值为Si，经由步骤三 得出的有效概率为Ui，则该商品的可靠度R为各条评论的加权平均值：
Figure BDA0001609027040000061
通过以上步骤，本发明从电商平台的商品评价内容、用户信息、 交易时间等数据入手，通过神经网络对数据进行处理，从而有效地对 电商产品的可靠性进行量化和评价。本发明支持未来对各个电商平台 商品可靠性的判断，可以为消费者、生产厂家以及平台运营方提供十 分有价值的参考。
(三)创新点和功效
本发明所提出的基于主观情感测度的电商产品可靠性指标及其 实现方法具有如下创新点：
(a)从性能参数到用户评价：一般的可靠性参数是基于产品的 客观失效或故障等性能或故障参数，而目前的产品使用除了产品的客 观性能参数，还有顾客主观的使用感受，因此本发明则与一般的可靠 性参数不同，建立了基于主观评价的可靠性指标和计算方法，弥补了 主观领域可靠性领域的空白；
(b)真实性：以海量用户评价数据为驱动，基于大量的真实商 家评论数据计算商品可靠性和商家可靠性，具有很强的真实性和应用 价值；
(c)智能性：使用机器学习的方法，对主观评价进行加权分析， 衡量评论的可信度，一定程度上排除了虚假评论的干扰，与平台原有 的评分相比具有更高的可靠性。
综上，这种新方法的研究结果将对各个电商平台商品可靠性进行 有效准确的判断，可以为消费者、生产厂家以及平台运营方提供十分 有价值的参考。
附图说明
图1为本发明所述方法流程示意图。
图2为本发明中评论语句处理以及情感值计算的实现过程。
图3为本发明中计算评论有效概率的神经网络结构。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案更加清楚，下面将结合 附图及具体实施案例进行详细描述。
本发明的目的在于克服现有商品可靠性指标在延伸性、真实性以 及评论可靠性方面的不足之处，提供一种基于主观情感测度的电商产 品可靠性指标。在本发明中，以产品可靠性概率度量为理论基础，构 建电商平台商品评论情感值计算方法，结合评论相关信息计算各评论 有效的概率，将情感值与有效值加权平均最终得到可靠性指标。
本发明一种基于主观情感测度的电商产品可靠性指标及其实现 方法，见图1所示，其步骤如下：
步骤一、使用网络爬虫框架Scrapy和浏览器引擎PhantomJS对 网络平台商品评论的内容、评论日期、用户等级、评论数量等信息进 行数据爬取；
具体实施方法如下：
①向服务器发送请求②获得目标网页内容③解析页面，提取目标 商品ID④使用PhantomJS跳转对应商品页面，抓取评论⑤储存内容；
评论内容不仅包括买家真实填写的内容，还应包括系统默认评价； 对于有买家信用的平台，正常爬取信用分，若平台未设立买家信用评 估机制，应爬取买家的平台等级或相似的信息；
现实采集到的数据往往是有缺失或是有错误数据的，这时候需要 运用数据补偿、数据筛选方法对数据进行预处理；
步骤二、对爬取的评论内容数据使用TensorFlow神经网络进行 情感值计算，即针对某条评论的用词判断其正负面概率，取正面概率 为情感值；
整个流程为：①输入句子②分词③词ID④词向量⑤LSTM层⑥全 连接层⑦输出正面、负面概率，取正面概率为情感值；见图2所示；
在图2中，分词步骤是将评论的语句拆分成一个个词语，例如： 将“这件商品非常实用！”拆分成“这/件/商品/非常/实用”五个词 语；词ID是为每一个分出来的词语建立专属的识别方式；词向量则 是将每一个拥有词ID的词语也就是自然语言中的字词，转为计算机 可以理解的稠密向量；进而通过RNN模型(包括LSTM层和全连接层) 检测正负面评论，最终输出情感值；
其中输入的词ID序列长度被截取或填充到64个词，嵌入层有 128个单元，LSTM层有128个单元，后跟保持概率为0.8的dropout 层，最后是2个单元的全连接层，激活函数为softmax，输出评论为 正面、负面的概率；
步骤三、通过另一神经网络，结合其他爬取的数据如评论日期、 买家信用等对某条评论进行权值计算，判断该条评论是否有效；
构建一个三层神经网络，输入为归一化后的用户信用等级、评论 长度、是否有图片、是否有追评、评论数量差分；隐藏层为32个神 经元，带偏置，激活函数为tanh；输出层2个单元，激活函数为softmax， 输出评论有效、没用的概率，见图3所示；
步骤四、将权值与情感值结合，计算评论情感值的加权平均，得 到商品的最终可靠度评价指标；
设某商品第i条评论经由步骤二得出的情感值为Si，经由步骤三 得出的有效概率为Ui，则该商品的可靠度R为各条评论的加权平均值：
Figure BDA0001609027040000091
本发明未详细阐述部分属于本领域公知技术。
以上所述，仅为本发明部分具体实施方式，但本发明的保护范围 并不局限于此，任何熟悉本领域的人员在本发明揭露的技术范围内， 可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于主观情感测度的电商产品可靠性指标的计算方法，其特征在于：步骤如下：
步骤一、使用网络爬虫框架Scrapy和浏览器引擎PhantomJS对网络平台商品评论的内容、评论日期、用户等级和评论数量信息进行数据爬取；
步骤二、对爬取的评论内容数据使用神经网络进行情感值计算，即针对评论的用词判断其正负面概率，取正面概率为情感值；
整个流程为：①输入句子②分词③词ID④词向量⑤LSTM层⑥全连接层⑦输出正面、负面概率，取正面概率为情感值；
其中，分词步骤是将评论的语句拆分成一个个词语；词ID是为每一个分出来的词语建立专属的识别方式；词向量则是将每一个拥有词ID的词语也就是自然语言中的字词，转为计算机能理解的稠密向量；进而通过RNN模型,包括LSTM层和全连接层,检测正负面评论，最终输出情感值；
其中输入的词ID序列长度被截取及填充到64个词，嵌入层有128个单元，LSTM层有128个单元，后跟保持概率为0.8的dropout层，最后是2个单元的全连接层，激活函数为softmax，输出评论情感值S，越大说明评价越正面；
步骤三、通过另一神经网络，结合其他爬取的数据对评论进行权值计算，该权值表示该条评论的有效概率；
构建一个三层神经网络，输入为归一化后的用户信用等级、评论长度、是否有图片、是否有追评和评论数量差分；隐藏层为32个神经元，带偏置，激活函数为tanh；输出层2个单元，激活函数为softmax，输出评论的有效概率U，越大说明评价越正面；
步骤四、将有效概率与情感值结合，计算评论情感值的加权平均，得到商品的最终可靠度评价指标；
设一商品第i条评论经由步骤二得出的情感值为Si，经由步骤三得出的有效概率为Ui，则该商品的可靠度R为各条评论的加权平均值：
Figure FDA0003177167650000011
2.根据权利要求1所述的一种基于主观情感测度的电商产品可靠性指标的计算方法，其特征在于：在步骤一中所述的“使用网络爬虫框架Scrapy和浏览器引擎PhantomJS对网络平台商品评论的内容、评论日期、用户等级和评论数量信息进行数据爬取”，其具体实施方法如下：
进行数据爬取的内容有：
①向服务器发送请求②获得目标网页内容③解析页面，提取目标商品ID④使用PhantomJS跳转对应商品页面，抓取评论⑤储存内容；
评论内容不仅包括买家真实填写的内容，还包括系统默认评价；对于有买家信用的平台，正常爬取信用分，若平台未设立买家信用评估机制，应爬取买家的平台等级及相似的信息；
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