CN109993450A - 电影评分方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电影评分方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取用户对待评价的电影的评分以及评价信息；其中，所述电影具有至少一个特征标签；对所述评价信息进行语义分析以及分词，获得所述评价信息中的关键词；将所述关键词与所述电影的特征标签进行匹配，获得与所述特征标签匹配的关键词的第一个数M以及与与所述特征标签不匹配的关键词N的第二个数；根据所述第一个数以及所述第二个数，生成所述评分的可信度；以及根据所述可信度判断所述评分的有效性，以保留有效的评分，并去除无效的评分。实施本发明，能够实现较为真实有效的电影评分，降低刷分的影响。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种电影评分方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
电影，是由活动照相术和幻灯放映术结合发展起来的一种连续的影像画面，是一门视觉和听觉的现代艺术，也是一门可以容纳戏剧、摄影、绘画、音乐、舞蹈、文字、雕塑、建筑等多种艺术的现代科技与艺术的综合体。
好的电影能够给人们带来视觉、听觉上的美感和震撼，而坏的电影不仅不能给用户带来好的观影体验，甚至会浪费用户的时间和金钱。大多数用户在选择观看电影时，其主要依据是网络上对该电影的评分以及评价。但在用户对电影的评分中，存在一些恶意好评和恶意差评的问题，导致短时间内电影的评分往往不能真实反映电影的质量，从而给用户带来误导。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提供一种电影评分方法、装置、设备及存储介质，能够提供较为准确、合理公平的电影评分，保证评分的相对客观有效。
本发明实施例提供了一种电影评分方法，包括：
获取用户对待评价的电影的评分以及评价信息；其中，所述电影具有至少一个特征标签；
对所述评价信息进行语义分析以及分词，获得所述评价信息中的关键词；
将所述关键词与所述电影的特征标签进行匹配，获得与所述特征标签匹配的关键词的个数M以及与与所述特征标签不匹配的关键词的个数N；
根据所述M和N，生成所述评分的可信度；以及
根据所述可信度判断所述评分的有效性，以保留有效的评分，并去除无效的评分。
优选地，所述可信度的具体计算公式为：
P＝(a*M)/(a*M+b*N)；其中，a和b为小于1的正数，且a+b＝1。
优选地，每个用户还具有影响因子；则在根据所述M和N，生成所述评分的可信度之后，还包括：
根据所述影响因子对所述可信度进行更新；其中，更新后的可信度P’＝f*P；f为用户的影响因子，P为更新前的可信度。
优选地，还包括：
获取其他用户对所述评价信息的反馈；
根据所述反馈更新发出所述评价信息的用户在当前类型的电影的影响因子；其中，所述评价数量与所述影响因子成正相关。
优选地，所述反馈包括回复、正面反馈以及负面反馈；
则所述根据所述反馈更新发出所述评价信息的用户在当前类型的电影的影响因子具体为：
统计所述回复的数量X、所述正面反馈的数量Y以及所述负面反馈的数量Z；
根据X、Y、Z更新用户的影响因子；其中，更新后的影响影子f’＝f+c*((X+Y-Z)/(X+Y+Z))，c为影响调节系数，f为更新前的影响因子。
优选地，还包括：
获取影响因子大于设定的阈值的用户对所述电影的评价信息；
获取所述评价信息的关键词中与所述特征标签不匹配的关键词；
根据与所述特征标签不匹配的关键词更新所述电影的特征标签。
本发明实施例还提供了一种电影评分装置，包括：
评价获取单元，用于获取用户对待评价的电影的评分以及评价信息；其中，所述电影具有至少一个特征标签；
特征提取单元，用于对所述评价信息进行语义分析以及分词，获得所述评价信息中的关键词；
匹配单元，用于将所述关键词与所述电影的特征标签进行匹配，获得与所述特征标签匹配的关键词的个数M以及与与所述特征标签不匹配的关键词的个数N；
可信度生成单元，用于根据所述M和N，生成所述评分的可信度；以及
有效判断单元，用于根据所述可信度判断所述评分的有效性，以保留有效的评分，并去除无效的评分。
本发明实施例还提供了一种电影评分设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器内的计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行以实现如上述的电影评分方法。
本发明实施例还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包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述的电影评分方法。
上述实施例中，会根据用户的评价信息来确定该评分信息对应的评分是否客观有效，从而滤除无效的评分，保留有效的评分，再根据所有有效的评分综合计算得到该电影的评分，保证了该评分的相对有效。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式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方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明第一实施例提供的电影评分方法的流程示意图。
图2是本发明第二实施例提供的电影评分装置的结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明第一实施例提供了一种电影评分方法，其可以由电影评分设备来执行，并包括：
S101，获取用户对待评价的电影的评分以及评价信息；其中，所述电影具有至少一个特征标签。
在本实施例中，所述电影评分设备可为云服务器，用户可以通过浏览器或者预定的APP来访问电影评分设备，并提供对其看过的电影的评分以及评价信息。其中，评分可以是十分制、百分制或者五星制的，具体视情况而定，本发明不做具体限定。
在本实施例中，所述电影具有至少一个特征标签，例如，剧情、特效、演技、画面、音乐等。其中，不同类型的电影的特征标签是不同的，例如，对于动画类型的电影，其特征标签就不应该包括演技，而对喜剧类型的电影来说，特效和画面往往不是重点。
S102，对所述评价信息进行语义分析以及分词，获得所述评价信息中的关键词。
在本实施例中，基于现有的语义识别算法，电影评分设备可以从用户的评价信息中提取出关键词，例如，对某部电影，用户A的评分为四星，其评价信息为：电影剧情流畅，特效不错，演员演技在线，影院效果也好。则通过关键词提取，可获得关键词：剧情、特效、演技。再例如：用户B的评分为二星，其评价信息为：剧情还行，但是电影院环境不好，有小孩哭闹，票价贵。则可获得关键词：剧情、环境、小孩、票价。
S103，将所述关键词与所述电影的特征标签进行匹配，获得与所述特征标签匹配的关键词的个数M以及与与所述特征标签不匹配的关键词的个数N。
在本实施例中，例如，上述电影的特征标签包括：剧情、演技、画面、特效。则将用户A的评价信息与该特征标签进行匹配，可得到匹配的关键词为：剧情、特效、演技；不匹配的关键词为：环境。同样的，将用户A的评价信息与该特征标签进行匹配，可得到匹配的关键词为：剧情；不匹配的关键词为：环境、小孩、票价。
S104，根据所述M和N，生成所述评分的可信度。
S105，根据所述可信度判断所述评分的有效性，以保留有效的评分，并去除无效的评分。
具体地，所述可信度P的具体计算公式为：
P＝(a*M)/(a*M+b*N)；其中，a和b为小于1的正数，且a+b＝1。
以a＝b＝0.5为例，则用户A的评分的可信度为0.75，而用户B的评分为0.25。这可以看出，用户A的评分主要是基于电影的实际情况或者内容进行评分，该评分具有比较高的可信度，因此可将用户A的评分进行保留；而用户B的评分是基于电影外的因素的评分，其对电影的评分具有比较低的可信度，因此用户B的评分为无效的评分，应当去除。
此外，可以看出的是，通过调节a，b的值可以调节M和N对可信度的影响程度。例如，当调大a而调小b时，则M的影响将变大，N的影响将变小，反之亦然。因此，如果想到进行比较严格的评分有效性判断，则可调小a而调大b，此时，用户的评分更容易出现无效。反之，如果想到进行比较宽松的评分有效性判断，则可调大a而调小b，此时，用户的评分更容易被视为有效。
综上所述，本实施例中，通过对用户的评价信息进行关键词的提取，并通过判断这些提取的关键词是否与电影相关，从而判断该评分的可信度，从而保留有效的评分以及去除无效的评分，以保证有效的评分主要是基于电影本身的内容而做出的评分，而非因电影外的因素而做出的评分，确保最终评分的相对客观有效。
优选地，每个用户还具有影响因子；则在根据所述M和N，生成所述评分的可信度之后，还包括：
根据所述影响因子对所述可信度进行更新；其中，更新后的可信度P’＝f*P；f为用户的影响因子，P为更新前的可信度。
在本实施例中，具体地，如果用户在本设备对多部电影发出过评价信息，则该用户会具有一定的影响因子，该影响因子会影响该用户发出的评价信息的可信度，例如，如果用户曾经多次发出无效的评分或者发出的评价信息被其他用户所不认同，则该用户的影响因子较低。反之，如果用户发出的评分多是有效的或者发出的评价信息被其他用户所认同，则该用户的影响因子较高。在确定最终的可信度时，还会根据用户的影响因子对可信度进行更新。
例如，用户C的当前评分的可信度为0.4，影响因子为2，则其最终的可信度为0.8，该评分仍然是有效的评分。用户D的当前评分的可信度为0.7，影响因子是0.5，则其最终的可信度为0.35，该评分是无效的评分。
在本实施例中，通过设置用户的影响因子，可以约束每个用户以更客观的态度去评价一部电影，并且可以使得一些水军的账号的影响因子较低，使这些账号的评分的无效率增加，从而获得相对客观的电影评分。
优选地，还包括：
获取其他用户对所述评价信息的反馈；
根据所述反馈更新发出所述评价信息的用户在当前类型的电影的影响因子；其中，所述评价数量与所述影响因子成正相关。
在本实施例中，用户的影响因子主要是根据其他用户对其每个评价信息的反馈来决定的。该影响因子初始可设置为1，用户在发出每个评价信息后，设备会根据其他用户对评价信息的反馈来更新用户的影响因子。
具体地，所述反馈包括回复、正面反馈(如点赞)以及负面反馈(如反对)。
则所述根据所述反馈更新发出所述评价信息的用户在当前类型的电影的影响因子具体为：
统计所述回复的数量X、所述正面反馈的数量Y以及所述负面反馈的数量Z；
根据X、Y、Z更新用户的影响因子；其中，更新后的影响影子f’＝f+c*((X+Y-Z)/(X+Y+Z))，c为影响调节系数，f为更新前的影响因子。
例如，假设用户E的当前影响因子为1，其某个评价信息有10个回复，100个赞同，10个反对，则更新后的影响因子f’＝1+c*((10+100-10)/(10+100+10))＝1+5c/6。
其中，c是一个小于1的正数，主要是防止影响因子的变化过大，例如，可设置为0.1，则更新后的影响因子f’大致为1.083，当然，可根据实际需要设置c来调节影响因子的变化速度，本发明不做具体限定。
优选地，还包括：
获取影响因子大于设定的阈值的用户对所述电影的评价信息；
获取所述评价信息的关键词中与所述特征标签不匹配的关键词；
根据与所述特征标签不匹配的关键词更新所述电影的特征标签。
在本实施例中，设备默认同一类型的电影的特征标签是一样的，但可能也存在一些拍摄方式比较不一般的电影，这些电影的评价体系可能与同一类型的电影不同，因此需要更新其特征标签。
具体地，在本实施例中，是通过提取那些影响因子大于设定的阈值的用户的评价信息来获得这些特征标签的。通常来说，影响因子的用户具有比较高的电影鉴赏水平，因此其可信度比较高，所以可根据其评价信息来更新电影的特征标签，使得一些非常规的电影的特征标签更贴合其本身。
请参阅图2，本发明第二实施例还提供了一种电影评分装置，包括：
评价获取单元210，用于获取用户对待评价的电影的评分以及评价信息；其中，所述电影具有至少一个特征标签；
特征提取单元220，用于对所述评价信息进行语义分析以及分词，获得所述评价信息中的关键词；
匹配单元230，用于将所述关键词与所述电影的特征标签进行匹配，获得与所述特征标签匹配的关键词的个数M以及与与所述特征标签不匹配的关键词的个数N；
可信度生成单元240，用于根据所述M和N，生成所述评分的可信度；以及
有效判断单元250，用于根据所述可信度判断所述评分的有效性，以保留有效的评分，并去除无效的评分。
优选地，所述可信度的具体计算公式为：
P＝(a*M)/(a*M+b*N)；其中，a和b为小于1的正数，且a+b＝1。
优选地，每个用户还具有影响因子；则还包括：
影响因子更新单元，用于根据所述影响因子对所述可信度进行更新；其中，更新后的可信度P’＝f*P；f为用户的影响因子，P为更新前的可信度。
优选地，还包括：
反馈获取单元，用于获取其他用户对所述评价信息的反馈；
影响因子更新单元，用于根据所述反馈更新发出所述评价信息的用户在当前类型的电影的影响因子；其中，所述评价数量与所述影响因子成正相关。
优选地，所述反馈包括回复、正面反馈以及负面反馈；
则所述影响因子更新单元具体用于：
统计所述回复的数量X、所述正面反馈的数量Y以及所述负面反馈的数量Z；
根据X、Y、Z更新用户的影响因子；其中，更新后的影响影子f’＝f+c*((X+Y-Z)/(X+Y+Z))，c为影响调节系数，f为更新前的影响因子。
优选地，还包括：
评价信息获取单元，用于获取影响因子大于设定的阈值的用户对所述电影的评价信息；
不匹配关键词获取单元，用于获取所述评价信息的关键词中与所述特征标签不匹配的关键词；
特征标签更新单元，用于根据与所述特征标签不匹配的关键词更新所述电影的特征标签。
本发明第三实施例还提供了一种电影评分设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器内的计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行以实现如上述的电影评分方法。
本发明第四实施例还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包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述的电影评分方法。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个单元，所述一个或者多个单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在电影评分设备中的执行过程。
所述电影评分设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器集群等计算设备。所述电影评分设备可包括但不仅限于处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是电影评分设备的示例，并不构成对电影评分设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电影评分设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、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，所述电影评分设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电影评分设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述电影评分设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、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)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述电影评分设备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取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种电影评分方法，其特征在于，包括：
获取用户对待评价的电影的评分以及评价信息；其中，所述电影具有至少一个特征标签；
对所述评价信息进行语义分析以及分词，获得所述评价信息中的关键词；
将所述关键词与所述电影的特征标签进行匹配，获得与所述特征标签匹配的关键词的个数M以及与与所述特征标签不匹配的关键词的个数N；
根据所述M和N，生成所述评分的可信度；以及
根据所述可信度判断所述评分的有效性，以保留有效的评分，并去除无效的评分。
2.根据权利要求1所述的电影评分方法，其特征在于，所述可信度的具体计算公式为：
P＝(a*M)/(a*M+b*N)；其中，a和b为小于1的正数，且a+b＝1。
3.根据权利要求1所述的电影评分方法，其特征在于，每个用户还具有影响因子；则在根据所述M和N，生成所述评分的可信度之后，还包括：
根据所述影响因子对所述可信度进行更新；其中，更新后的可信度P’＝f*P；f为用户的影响因子，P为更新前的可信度。
4.根据权利要求3所述的电影评分方法，其特征在于，还包括：
获取其他用户对所述评价信息的反馈；
根据所述反馈更新发出所述评价信息的用户在当前类型的电影的影响因子；其中，所述评价数量与所述影响因子成正相关。
5.根据权利要求4所述的电影评分方法，其特征在于，所述反馈包括回复、正面反馈以及负面反馈；
则所述根据所述反馈更新发出所述评价信息的用户在当前类型的电影的影响因子具体为：
统计所述回复的数量X、所述正面反馈的数量Y以及所述负面反馈的数量Z；
根据X、Y、Z更新用户的影响因子；其中，更新后的影响影子f’＝f+c*((X+Y-Z)/(X+Y+Z))，c为影响调节系数，f为更新前的影响因子。
6.根据权利要求3所述的电影评分方法，其特征在于，还包括：
获取影响因子大于设定的阈值的用户对所述电影的评价信息；
获取所述评价信息的关键词中与所述特征标签不匹配的关键词；
根据与所述特征标签不匹配的关键词更新所述电影的特征标签。
7.一种电影评分装置，其特征在于，包括：
评价获取单元，用于获取用户对待评价的电影的评分以及评价信息；其中，所述电影具有至少一个特征标签；
特征提取单元，用于对所述评价信息进行语义分析以及分词，获得所述评价信息中的关键词；
匹配单元，用于将所述关键词与所述电影的特征标签进行匹配，获得与所述特征标签匹配的关键词的个数M以及与与所述特征标签不匹配的关键词的个数N；
可信度生成单元，用于根据所述M和N，生成所述评分的可信度；以及
有效判断单元，用于根据所述可信度判断所述评分的有效性，以保留有效的评分，并去除无效的评分。
8.一种电影评分设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器内的计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行以实现如权利要求1-6任意一项所述的电影评分方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1-6任意一项所述的电影评分方法。
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