CN109447684A - 一种电子评分方法、计算机可读存储介质及服务器 - Google Patents

一种电子评分方法、计算机可读存储介质及服务器 Download PDF

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杜泽广
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陈志强
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Abstract

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的电子评分方法、计算机可读存储介质及服务器。所述方法接收各个终端设备发送的评分消息，并从所述评分消息中提取各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分；根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分分别计算各个评分维度的权重系数；根据各个用户的历史评分记录分别计算各个用户在各个评分维度上的评分可信度；根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分、各个评分维度的权重系数以及各个用户在各个评分维度上的评分可信度计算所述评分对象的综合评分。通过本发明，建立起一套合理的评分体系，基于大数据分析得出最后的评分结果，效率得到了极大地提升。

Description

一种电子评分方法、计算机可读存储介质及服务器
技术领域
本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种电子评分方法、计算机可读存储介质及服务器。
背景技术
在现有技术中，各单位、机构、商家对于服务过的用户，主要通过口头问询或者电话回访等方式来得到用户的评分，效率极为低下，且所得结果一般均较为粗略，缺乏一套合理的评分体系。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种电子评分方法、计算机可读存储介质及服务器，以解决现有技术中的评分方法效率极为低下且缺乏一套合理的评分体系的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种电子评分方法，可以包括：
接收各个终端设备发送的评分消息，并从所述评分消息中提取各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分；
根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分分别计算各个评分维度的权重系数；
根据各个用户的历史评分记录分别计算各个用户在各个评分维度上的评分可信度；
根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分、各个评分维度的权重系数以及各个用户在各个评分维度上的评分可信度计算所述评分对象的综合评分。
本发明实施例的第二方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如下步骤：
接收各个终端设备发送的评分消息，并从所述评分消息中提取各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分；
根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分分别计算各个评分维度的权重系数；
根据各个用户的历史评分记录分别计算各个用户在各个评分维度上的评分可信度；
根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分、各个评分维度的权重系数以及各个用户在各个评分维度上的评分可信度计算所述评分对象的综合评分。
本发明实施例的第三方面提供了一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：
接收各个终端设备发送的评分消息，并从所述评分消息中提取各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分；
根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分分别计算各个评分维度的权重系数；
根据各个用户的历史评分记录分别计算各个用户在各个评分维度上的评分可信度；
根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分、各个评分维度的权重系数以及各个用户在各个评分维度上的评分可信度计算所述评分对象的综合评分。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例在评分对象为用户提供完服务后，用户可以通过终端设备对该评分对象进行多个维度上的评分，服务器收集各个用户的这些评分，并据此分别计算各个评分维度的权重系数以及各个用户在各个评分维度上的评分可信度，即确定出了哪些评分维度比较重要以及哪些用户的评分比较重要，从而为计算该评分对象的综合评分提供了可靠的依据。通过本发明，建立起一套合理的评分体系，基于大数据分析得出最后的评分结果，且无需花费人力进行口头问询或者电话回访，整个评分过程全部通过电子化的方式自动化完成，效率得到了极大地提升。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例中一种电子评分方法的一个实施例流程图；
图2为终端设备发送的评分消息的示意图；
图3为根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分分别计算各个评分维度的权重系数的示意流程图；
图4为本发明实施例中一种电子评分装置的一个实施例结构图；
图5为本发明实施例中一种服务器的示意框图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例中一种电子评分方法的一个实施例可以包括：
步骤S101、接收各个终端设备发送的评分消息，并从所述评分消息中提取各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分。
所述评分对象可以为各种单位、机构、商家或者其它组织。
以用户在诊所中就诊的场景为例，用户在诊所完成治疗之后，可以通过终端设备上安装的指定的应用程序(APP)对诊所进行评分。该应用程序可以是独立的专门进行评分的应用程序，也可以是附着在其它应用程序上的一个功能模块。在该应用程序的指定页面上，提供了评分的选项及提交的按钮，用户在进行评分后，点击提交按钮即可向服务器提交评分请求。
在本实施例中，服务器可以从多个评分维度来收集用户的评分信息，这些评分维度包括但不限于：诊所环境、服务态度、诊疗效果等等。一般地，预先可以设置在每个评分维度上的最高分和最低分，例如，可以将第d个评分维度上的最高分记为：MaxScored，最低分记为：MinScored，其中，1≤d≤Dim，Dim为评分维度的数目，用户在第d个评分维度上给出的评分应局限在[MinScored，MaxScored]的范围内。
用户在应用程序上完成评分，并点击提交按钮后，应用程序端会自动生成如图2所示的评分消息，并将该评分消息上传至服务器中。
其中，USER_ID字段为用户的身份标识，每个用户的身份标识在整个系统里面是唯一的，该身份标识可以是身份证号、手机号、医保卡号或者其它类似的标识，该字段占据固定的字节数(4字节、8字节等等)。
CLINIC_ID字段为诊所的标识，每个诊所的标识在整个系统里面也是唯一的，该标识可以是医疗机构执业许可证号、工商营业执照号、税务登记证号或者其它类似的标识，该字段占据固定的字节数(4字节、8字节等等)。
ORDER_ID是服务器自动为每个订单分配的订单号，每个订单的订单号在整个系统里面也是唯一的，该订单号可以是按照订单的时间先后顺序按照1、2、3、…的方式依次排列，也可以按照其它的编号方式排列。
需要注意的是，每个订单号仅可有一次评分，而每个用户标识和每个诊所标识均可对应多次评分，这是因为每个用户可以在同一诊所或者多个诊所有多次就诊，从而产生多个订单，而每个诊所可以接受同一用户或者多个用户的多次就诊，从而产生多个订单。
SCORE_BODY字段为评分主体，其中包含了Dim个子字段，分别为SCORE#1、SCORE#2、SCORE#d、……、SCORE#Dim，每个子字段占据固定的字节数(4字节、8字节等等)，并记录一个维度上的评分，SCORE_BODY字段的长度由评分维度的数目决定，其占据字节数为：
ByteScoreBody＝ByteSubScore×Dim
其中，ByteScoreBody为SCORE_BODY字段占据的字节数，ByteSubScore为每个子字段占据的字节数。
服务器在接收到各个终端设备发送的评分消息后，可以从这些评分消息中提取各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分。
步骤S102、根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分分别计算各个评分维度的权重系数。
如图3所示，步骤S102可以包括如下步骤：
步骤S1021、根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分构造评分矩阵。
例如，可以构造出如下式所示的评分矩阵：
其中，n为用户的序号，1≤n≤N，N为用户的数目，d为评分维度的序号，1≤d≤Dim，Dim为评分维度的数目，Sn,d为第n个用户对评分对象在第d个评分维度上给出的评分，ScoreMatrix为所述评分矩阵。
步骤S1022、计算与所述评分矩阵对应的协方差矩阵。
例如，可以根据下式计算与所述评分矩阵对应的协方差矩阵：
其中，ub为评分矩阵第b列的均值，即：ua为评分矩阵ScoreMatrix第a列的均值，即：1≤a≤Dim，1≤b≤Dim。
步骤S1023、解特征方程，求出各个评分维度分别对应的特征值。
所述特征方程为|λI-CovMatrix|＝0，其中，I为单位矩阵，CovMatrix为所述协方差矩阵。
步骤S1024、分别计算各个评分维度的权重系数。
例如，可以根据下式分别计算各个评分维度的权重系数：
其中，λd为第d个评分维度对应的特征值，Weightd为第d个评分维度的权重系数。
步骤S103、根据各个用户的历史评分记录分别计算各个用户在各个评分维度上的评分可信度。
为了排除某些恶意评价对最终评价结果的影响，本方案中优选通过各个用户的历史评价记录对其评分可信度进行评估，例如，可以根据下式分别计算各个用户在各个评分维度上的评分可信度：
其中，c为第n个用户的评分记录的序号，1≤c≤CNn，CNn为第n个用户的评分记录的总数，Scoren,c,d为第n个用户的第c个评分记录中在第d个评分维度上的评分，AvrScored为在历史评分记录中在第d个评分维度上的评分均值，即Abs为求绝对值函数，MaxScored为在第d个评分维度上的最高评分，MinScored为在第d个评分维度上的最低评分，UserCreditn,d为第n个用户在第d个评分维度上的评分可信度。
步骤S104、根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分、各个评分维度的权重系数以及各个用户在各个评分维度上的评分可信度计算所述评分对象的综合评分。
例如，可以根据下式计算所述评分对象的综合评分：
其中，DimScored为所述评分对象在第d个评分维度上的评分，且UserCreditn,d为第n个用户在第d个评分维度上的评分可信度，Sn,d为第n个用户对评分对象在第d个评分维度上给出的评分，Weightd为第d个评分维度的权重系数，TotalScore为所述评分对象的综合评分。
最后，可以使用雷达图(Radar Chart)的形式对评分结果进行展示，雷达图又可称为戴布拉图、蜘蛛网图(Spider Chart)，是分析报表的一种。即将一个评分对象在各个评分维度上的评分以及综合评分集中划在一个圆形的图表上，来表现该评分对象的评分情况，可以一目了然的了解该评分对象在各个评分维度上的评分以及综合评分的变动情形及其好坏趋向，便于该评分对象的管理人员根据用户评分改善服务品质，也便于用户根据评分结果选择合适的服务提供者。
综上所述，本发明实施例在评分对象为用户提供完服务后，用户可以通过终端设备对该评分对象进行多个维度上的评分，服务器收集各个用户的这些评分，并据此分别计算各个评分维度的权重系数以及各个用户在各个评分维度上的评分可信度，即确定出了哪些评分维度比较重要以及哪些用户的评分比较重要，从而为计算该评分对象的综合评分提供了可靠的依据。通过本发明，建立起一套合理的评分体系，基于大数据分析得出最后的评分结果，且无需花费人力进行口头问询或者电话回访，整个评分过程全部通过电子化的方式自动化完成，效率得到了极大地提升。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的一种电子评分方法，图4示出了本发明实施例提供的一种电子评分装置的一个实施例结构图。
本实施例中，一种电子评分装置可以包括：
评分消息接收模块401，用于接收各个终端设备发送的评分消息，并从所述评分消息中提取各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分；
权重系数计算模块402，用于根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分分别计算各个评分维度的权重系数；
评分可信度计算模块403，用于根据各个用户的历史评分记录分别计算各个用户在各个评分维度上的评分可信度；
综合评分计算模块404，用于根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分、各个评分维度的权重系数以及各个用户在各个评分维度上的评分可信度计算所述评分对象的综合评分。
进一步地，所述权重系数计算模块可以包括：
评分矩阵构造单元，用于根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分构造如下式所示的评分矩阵：
其中，n为用户的序号，1≤n≤N，N为用户的数目，d为评分维度的序号，1≤d≤Dim，Dim为评分维度的数目，Sn,d为第n个用户对评分对象在第d个评分维度上给出的评分，ScoreMatrix为所述评分矩阵；
协方差矩阵计算单元，用于计算与所述评分矩阵对应的协方差矩阵；
特征值求解单元，用于解特征方程|λI-CovMatrix|＝0，求出各个评分维度分别对应的特征值，其中，I为单位矩阵，CovMatrix为所述协方差矩阵；
权重系数计算单元，用于根据下式分别计算各个评分维度的权重系数：
其中，λd为第d个评分维度对应的特征值，Weightd为第d个评分维度的权重系数。
进一步地，所述协方差矩阵计算单元具体用于根据下式计算与所述评分矩阵对应的协方差矩阵：
其中，ub为评分矩阵第b列的均值，即：ua为评分矩阵ScoreMatrix第a列的均值，即：1≤a≤Dim，1≤b≤Dim。
进一步地，所述评分可信度计算模块具体用于根据下式分别计算各个用户在各个评分维度上的评分可信度：
其中，c为第n个用户的评分记录的序号，1≤c≤CNn，CNn为第n个用户的评分记录的总数，Scoren,c,d为第n个用户的第c个评分记录中在第d个评分维度上的评分，AvrScored为在历史评分记录中在第d个评分维度上的评分均值，即Abs为求绝对值函数，MaxScored为在第d个评分维度上的最高评分，MinScored为在第d个评分维度上的最低评分，UserCreditn,d为第n个用户在第d个评分维度上的评分可信度。
进一步地，所述综合评分计算模块具体用于根据下式计算所述评分对象的综合评分：
其中，DimScored为所述评分对象在第d个评分维度上的评分，且UserCreditn,d为第n个用户在第d个评分维度上的评分可信度，Sn,d为第n个用户对评分对象在第d个评分维度上给出的评分，Weightd为第d个评分维度的权重系数，TotalScore为所述评分对象的综合评分。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置，模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
图5示出了本发明实施例提供的一种服务器的示意框图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。
在本实施例中，所述服务器5可包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机可读指令52，例如执行上述的电子评分方法的计算机可读指令。所述处理器50执行所述计算机可读指令52时实现上述各个电子评分方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S104。或者，所述处理器50执行所述计算机可读指令52时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4所示模块401至404的功能。
示例性的，所述计算机可读指令52可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器51中，并由所述处理器50执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该指令段用于描述所述计算机可读指令52在所述服务器5中的执行过程。
所述处理器50可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器51可以是所述服务器5的内部存储单元，例如服务器5的硬盘或内存。所述存储器51也可以是所述服务器5的外部存储设备，例如所述服务器5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述服务器5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储所述计算机可读指令以及所述服务器5所需的其它指令和数据。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干计算机可读指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机可读指令的介质。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种电子评分方法，其特征在于，包括：
接收各个终端设备发送的评分消息，并从所述评分消息中提取各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分；
根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分分别计算各个评分维度的权重系数；
根据各个用户的历史评分记录分别计算各个用户在各个评分维度上的评分可信度；
根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分、各个评分维度的权重系数以及各个用户在各个评分维度上的评分可信度计算所述评分对象的综合评分。
2.根据权利要求1所述的电子评分方法，其特征在于，所述根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分分别计算各个评分维度的权重系数包括：
根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分构造如下式所示的评分矩阵：
其中，n为用户的序号，1≤n≤N，N为用户的数目，d为评分维度的序号，1≤d≤Dim，Dim为评分维度的数目，Sn,d为第n个用户对评分对象在第d个评分维度上给出的评分，ScoreMatrix为所述评分矩阵；
计算与所述评分矩阵对应的协方差矩阵；
解特征方程|λI-CovMatrix|＝0，求出各个评分维度分别对应的特征值，其中，I为单位矩阵，CovMatrix为所述协方差矩阵；
根据下式分别计算各个评分维度的权重系数：
其中，λd为第d个评分维度对应的特征值，Weightd为第d个评分维度的权重系数。
3.根据权利要求2所述的电子评分方法，其特征在于，所述计算与所述评分矩阵对应的协方差矩阵包括：
根据下式计算与所述评分矩阵对应的协方差矩阵：
其中，ub为评分矩阵第b列的均值，即：ua为评分矩阵ScoreMatrix第a列的均值，即：1≤a≤Dim，1≤b≤Dim。
4.根据权利要求1所述的电子评分方法，其特征在于，所述根据各个用户的历史评分记录分别计算各个用户在各个评分维度上的评分可信度包括：
根据下式分别计算各个用户在各个评分维度上的评分可信度：
其中，c为第n个用户的评分记录的序号，1≤c≤CNn，CNn为第n个用户的评分记录的总数，Scoren,c,d为第n个用户的第c个评分记录中在第d个评分维度上的评分，AvrScored为在历史评分记录中在第d个评分维度上的评分均值，即Abs为求绝对值函数，MaxScored为在第d个评分维度上的最高评分，MinScored为在第d个评分维度上的最低评分，UserCreditn,d为第n个用户在第d个评分维度上的评分可信度。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的电子评分方法，其特征在于，所述根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分、各个评分维度的权重系数以及各个用户在各个评分维度上的评分可信度计算所述评分对象的综合评分包括：
根据下式计算所述评分对象的综合评分：
其中，DimScored为所述评分对象在第d个评分维度上的评分，且UserCreditn,d为第n个用户在第d个评分维度上的评分可信度，Sn,d为第n个用户对评分对象在第d个评分维度上给出的评分，Weightd为第d个评分维度的权重系数，TotalScore为所述评分对象的综合评分。
6.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的电子评分方法的步骤。
7.一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：
接收各个终端设备发送的评分消息，并从所述评分消息中提取各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分；
根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分分别计算各个评分维度的权重系数；
根据各个用户的历史评分记录分别计算各个用户在各个评分维度上的评分可信度；
根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分、各个评分维度的权重系数以及各个用户在各个评分维度上的评分可信度计算所述评分对象的综合评分。
8.根据权利要求7所述的服务器，其特征在于，所述根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分分别计算各个评分维度的权重系数包括：
根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分构造如下式所示的评分矩阵：
其中，n为用户的序号，1≤n≤N，N为用户的数目，d为评分维度的序号，1≤d≤Dim，Dim为评分维度的数目，Sn,d为第n个用户对评分对象在第d个评分维度上给出的评分，ScoreMatrix为所述评分矩阵；
计算与所述评分矩阵对应的协方差矩阵；
解特征方程|λI-CovMatrix|＝0，求出各个评分维度分别对应的特征值，其中，I为单位矩阵，CovMatrix为所述协方差矩阵；
根据下式分别计算各个评分维度的权重系数：
其中，λd为第d个评分维度对应的特征值，Weightd为第d个评分维度的权重系数。
9.根据权利要求7所述的服务器，其特征在于，所述根据各个用户的历史评分记录分别计算各个用户在各个评分维度上的评分可信度包括：
根据下式分别计算各个用户在各个评分维度上的评分可信度：
其中，c为第n个用户的评分记录的序号，1≤c≤CNn，CNn为第n个用户的评分记录的总数，Scoren,c,d为第n个用户的第c个评分记录中在第d个评分维度上的评分，AvrScored为在历史评分记录中在第d个评分维度上的评分均值，即Abs为求绝对值函数，MaxScored为在第d个评分维度上的最高评分，MinScored为在第d个评分维度上的最低评分，UserCreditn,d为第n个用户在第d个评分维度上的评分可信度。
10.根据权利要求7至9中任一项所述的服务器，其特征在于，所述根据各个用户对评分对象在各个评分维度上给出的评分、各个评分维度的权重系数以及各个用户在各个评分维度上的评分可信度计算所述评分对象的综合评分包括：
根据下式计算所述评分对象的综合评分：
其中，DimScored为所述评分对象在第d个评分维度上的评分，且UserCreditn,d为第n个用户在第d个评分维度上的评分可信度，Sn,d为第n个用户对评分对象在第d个评分维度上给出的评分，Weightd为第d个评分维度的权重系数，TotalScore为所述评分对象的综合评分。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113343666A (zh) * 2021-06-29 2021-09-03 深圳前海微众银行股份有限公司 评分的置信度的确定方法、装置、设备及存储介质
CN113592333A (zh) * 2021-08-07 2021-11-02 杭州找查科技有限公司 互联网综合评分方法、系统、装置及可读存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103259805A (zh) * 2013-06-09 2013-08-21 中国科学院计算技术研究所 基于用户评价的域名访问控制方法及系统
CN105590231A (zh) * 2014-10-24 2016-05-18 阿里巴巴集团控股有限公司 用户数据处理方法和装置
CN106022573A (zh) * 2016-05-10 2016-10-12 南京世途猫信息技术有限公司 一种多维度酒店评分方法
CN108495329A (zh) * 2018-03-29 2018-09-04 中国联合网络通信集团有限公司 一种基站可靠性的评价方法和装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103259805A (zh) * 2013-06-09 2013-08-21 中国科学院计算技术研究所 基于用户评价的域名访问控制方法及系统
CN105590231A (zh) * 2014-10-24 2016-05-18 阿里巴巴集团控股有限公司 用户数据处理方法和装置
CN106022573A (zh) * 2016-05-10 2016-10-12 南京世途猫信息技术有限公司 一种多维度酒店评分方法
CN108495329A (zh) * 2018-03-29 2018-09-04 中国联合网络通信集团有限公司 一种基站可靠性的评价方法和装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113343666A (zh) * 2021-06-29 2021-09-03 深圳前海微众银行股份有限公司 评分的置信度的确定方法、装置、设备及存储介质
CN113343666B (zh) * 2021-06-29 2023-07-14 深圳前海微众银行股份有限公司 评分的置信度的确定方法、装置、设备及存储介质
CN113592333A (zh) * 2021-08-07 2021-11-02 杭州找查科技有限公司 互联网综合评分方法、系统、装置及可读存储介质

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