CN111310064B - 一种消除商家刷评单评论的计算方法、装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种消除商家刷评单评论的计算方法、装置及存储介质，包括：获取一个新账号作为初始账号，将初始账号的评论上传数据库；将初始账号的评论与数据库中商家的评论匹配，进行评论相似度计算；当初始账号的评论到达五条之后，进行商品评论相似度计算；当判定评论为疑似刷评单的评论时，进行影响度计算；根据影响度计算影响度系数和实际好评单数；将计算出的影响度系数和好评单数进行排序展示。本发明提供的一种消除商家刷评单评论的计算方法、装置及存储介质，能够计算出针对某个账号对于商品的相似评论性，通过对影响度的计算，对评论有效性进行判定，同时针对商品评论的相似性，循环判定评论有效性，以核准该评论信息。

Description

一种消除商家刷评单评论的计算方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及有评论功能的交易市场领域，具体涉及一种消除商家刷评单评论的计算方法、装置及存储介质。
背景技术
在当前的网络商品售卖中，商家为了宣传自身，找到拥有大量平台闲置账号的第三方，进行大量的购买以及给商品好评，该行为既违反了公平公正的原则，同时影响了平台的计算准确度，也让客户在购买时的选择变得狭窄。
发明内容
本发明提供了一种消除商家刷评单评论的计算方法、装置及存储介质，能够计算出针对某个账号对于商品的相似评论性，通过对影响度的计算，对评论有效性进行判定，同时针对商品评论的相似性，循环判定评论有效性，以核准该评论信息。
本发明采用如下技术方案：
一种消除商家刷评单评论的计算方法，包括：
获取一个新账号作为初始账号，将初始账号对商家的评论上传数据库；
将初始账号的评论与数据库中商家的评论匹配，进行评论相似度计算，若相似度小于相似度阈值，则该条评论为正常评论，若相似度大于相似度阈值，则该条评论为疑似刷评单的评论；
当初始账号的评论到达五条之后，进行商品相似度计算，若相似度小于相似度阈值，则该商品为正常评论的商品，若相似度大于相似度阈值，则该商品为疑似刷评单的商品；
当判定评论为疑似刷评单的评论时，进行影响度计算；所述影响度计算包括评论相似度影响度计算和商品相似度影响度计算；
所述评论相似度影响度的计算公式为：
Figure GDA0004122426460000011
其中，a1为评论相似度影响度，x为影响基数，由平台商主动制定；
所述商品相似度影响度的计算公式为：
Figure GDA0004122426460000012
其中，a2为商品相似度影响度，x为影响基数，由平台商主动制定；
根据影响度计算影响度系数和实际好评单数；影响度系数包括评论相似度影响度系数和商品相似度影响度系数；
影响度系数的计算公式为：
Figure GDA0004122426460000021
其中，b为影响度系数，a为评论相似度影响度或商品相似度影响度；
实际好评单数计算公式为：
m＝x×b1×b2；
其中，m为实际好评单数，x为影响基数，由平台商主动制定，b1为评论相似度影响度系数，b2为商品相似度影响度系数；将计算出的影响度系数和好评单数进行排序展示。
进一步地，所述将初始账号的评论与数据库中商家的评论匹配，进行评论相似度判定，包括：
获取数据库中商家的评论；
对上传的初始账号的评论进行分词，对数据库中商家的评论进行分词；
计算初始账号的评论的词频，计算数据库中商家的评论的词频；
列出初始账号的评论的词频向量，列出数据库中商家的评论的词频向量；
计算初始账号的评论的词频向量与数据库中商家的评论的词频向量的相似度。
进一步地，所述计算初始账号的评论的词频向量与数据库中商家的评论的词频向量的相似度中，计算公式为：
Figure GDA0004122426460000022
其中，r1为评论相似度，xi为初始账号的词频向量，yi为数据库中商家的评论的词频向量，n为评论中分词的词数。
进一步地，所述当初始账号的评论到达五条之后，进行商品评论相似度判定，包括：
在数据库中遍历出有过刷好评痕迹的商品ID；
将初始账号的评论过的商品ID在数据库中进行相等匹配得到对应相等匹配后的商品ID，并在数据库中进行商品乱序，取数据库中前五个商品ID的相等匹配结果进行计算；
计算初始账号评论过的商品ID与匹配的数据库中前五个商品ID的相等匹配结果的相似度。
进一步地，所述计算初始账号评论过的商品ID与匹配的数据库中前五个商品ID的相等匹配结果的相似度中，计算公式为：
Figure GDA0004122426460000031
其中，r2为刷评单商品相似度，xj为初始账号评论过的前五个商品ID的序列，yj为数据库中遍历出有过刷好评痕迹的商品ID的序列，m为计算的商品的个数。
进一步地，所述将计算出的影响度系数和好评单数进行排序展示时，将评论相似度影响度系数记为评论的好评量增量，将商品相似度影响度系数记为订单增量，将实际好评单数记为评论所对应的商品的有效值。
一种装置，所述装置包括处理器、存储器及通信总线；所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；所述处理器用于执行存储器中存储的一个或者多个程序，以实现消除商家刷评单评论的计算方法的步骤。
一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现消除商家刷评单评论的计算方法的步骤。
本发明的有益效果为：
通过将评论进行归类分析，通过向量空间余弦相似度，余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。找出对象的向量值，合并成一个集合，生成匹配数据的向量。计算出针对某个账号对于商品的相似评论性，通过对影响度的计算，对评论有效性进行判定。同时针对商品评论的相似性，循环判定评论有效性，以核准该评论信息。
附图说明
图1为本发明实施例一中疑似刷评单判定的流程示意图。
图2为本发明实施例一中影响度计算流程示意图。
图3为本发明实施例二的装置结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。
实施例一
如图1-2所示，本发明提供了一种消除商家刷评单评论的计算方法，包括：
S1、获取一个新账号作为初始账号，将初始账号对商家的评论上传数据库，初始账号无任何评论指向，从进行第一次评论开始对账号进行判定。
S2、将初始账号的评论与数据库中商家的评论匹配，进行评论相似度计算，若相似度小于相似度阈值(0.6)，则该条评论为正常评论，若相似度大于相似度阈值(0.6)，则该条评论为疑似刷评单的评论。
相似度度量，即计算评论间的相似程度，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，相似度的值越大说明个体差异越小，相似度越大。
对于多个不同的评论要来计算他们之间的相似度，就是将这些文本中词语，映射到向量空间，形成文本中文字和向量数据的映射关系，通过计算几个或者多个不同的向量的差异的大小，来计算文本的相似度r1。
S21、获取数据库中商家的评论。
例1：初始账号的评论A：这只皮靴非常好看，那只也很好看。
数据库中商家的评论B：这只皮靴好看得很，那只更好看。
S22、对上传的初始账号的评论进行分词，对数据库中商家的评论进行分词。
初始账号的评论A：这只/皮靴/非常/好看。那只/也很/好看。
数据库中商家的评论B：这只/皮靴/好看/得很，那只/更/好看。
列出所有的词：这只，皮靴，好看，非常，那只，也很，得很，更。
S23、计算初始账号的评论的词频，计算数据库中商家的评论的词频。
初始账号的评论A：这只1，皮靴1，非常1，好看2。那只1，也很1，得很0，更0。
数据库中商家的评论B：这只1，皮靴1，非常0，好看2。那只1，也很1，得很0，更0。
S24、列出初始账号的评论的词频向量，列出数据库中商家的评论的词频向量。
初始账号的评论的词频向量：(1，1，1，2，1，1，0，0)。
数据库中商家的评论的词频向量：(1，1，0，2，1，1，1，1)。
S25、计算初始账号的评论的词频向量与数据库中商家的评论的词频向量的相似度。计算公式为：
Figure GDA0004122426460000041
其中，r1为评论相似度，xi为初始账号的词频向量，yi为数据库中商家的评论的词频向量，n为评论中分词的词数。
把向量想象成空间中的两条线段，都是从原点([0,0,...])出发，指向不同的方向。两条线段之间形成一个夹角，如果夹角为0度，意味着方向相同、线段重合,这是表示两个向量代表的文本完全相等；如果夹角为90度，意味着形成直角，方向完全不相似；如果夹角为180度，意味着方向正好相反。因此，通过夹角的大小，来判断向量的相似程度。夹角越小，就代表越相似。因此，若该余弦值越接近于1，则证明两条评论的相似度越高，相同两句评论计算出来的余弦值为1。
前述例1中，
Figure GDA0004122426460000051
计算出余弦值为0.84接近1，说明评论向量夹角很小，两句评论的相似度很高。
S3、当初始账号的评论到达五条之后，进行商品评论相似度计算，若相似度小于相似度阈值(0.8)，则该商品为正常评论的商品，若相似度大于相似度阈值(0.8)，则该商品为疑似刷评单的商品。商品评论相似度r2为已经判定为刷好评嫌疑的账号的评论商品相似度，即该账号评论的商品与被判定为有刷好评嫌疑。
S31、在数据库中遍历出有过刷好评痕迹的商品ID。
例2，被判定为疑似刷好评账号痕迹商品ID：a101，b202，c303，d404，e505，f606，g707，h808，i909.......
评论新达5个的账号商品ID评论痕迹：a101，c303，d102，e505，f606。
S32、将初始账号的评论过的商品ID在数据库中进行相等匹配得到对应相等匹配后的商品ID，为了避免商品ID排序重复，在数据库中用random()进行商品乱序，取数据库中前五个商品ID的相等匹配结果进行计算。
S33、计算初始账号评论过的商品ID与匹配的数据库中前五个商品ID的相等匹配结果的相似度，计算公式为：
Figure GDA0004122426460000052
其中，r2为刷评单商品相似度，xj为初始账号评论过的前五个商品ID的序列，yj为数据库中遍历出有过刷好评痕迹的商品ID的序列，m为计算的商品的个数。
前述例2中，商品ID序列A：(1，1，1，1，1)，商品ID序列B：(1，1，0，1，1)。计算
Figure GDA0004122426460000053
计算出余弦值为0.89接近1，说明评论向量夹角很小，与刷好评商品评论相似度很高。
S4、当判定评论为疑似刷评单的评论时，进行影响度计算。影响度计算包括评论相似度影响度计算和商品相似度影响度计算。
影响度是通过相似度进行判定，相似度越高，影响度的导数越大，上升的趋势越陡峭，其中商品id相似需要更加密集，即商品评论的相似度越高。
x为影响基数，该数为平台商主动制定，该数值越高，则打击刷好评单数力度越大，最低不能低于10。
评论相似度影响度的计算公式为：
Figure GDA0004122426460000061
其中，a1为评论相似度影响度，x为影响基数，由平台商主动制定；
商品相似度影响度的计算公式为：
Figure GDA0004122426460000062
其中，a2为商品相似度影响度，x为影响基数，由平台商主动制定。
以例1，例2的结果展示，r1＝0.84，r2＝0.89；r1>0.6，r2>0.8，相似度符合影响度标准。
S5、根据影响度计算影响度系数和实际好评单数。影响度系数包括评论相似度影响度系数和商品相似度影响度系数，影响度系数的计算公式为：
Figure GDA0004122426460000063
其中，b为影响度系数，a为评论相似度影响度或商品相似度影响度。
实际好评单数计算公式为：
m＝x×b1×b2；
其中，m为实际好评单数，x为影响基数，由平台商主动制定，b1为评论相似度影响度系数，b2为商品相似度影响度系数。
以例1，例2的结果展示，影响度系数b1＝0.1524，b2＝0.1262；
x设置为最低的10，实际好评单数m＝0.1923。
S6、将计算出的影响度系数和好评单数进行排序展示。
将计算出的影响度系数和好评单数进行排序展示时，将评论相似度影响度系数记为评论的好评量增量，将商品相似度影响度系数记为订单增量，将实际好评单数记为评论所对应的商品的有效值。
以例1，例2的结果展示，在计算排序展示时，该条订单只算作0.1262单，该条评论的好评量仅算作0.1524单，该条商品的有效值为0.1923(即用做大数据计算时该条商品计算的权重为0.1923)。
本发明通过将评论进行归类分析，通过向量空间余弦相似度，余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。找出对象的向量值，合并成一个集合，生成匹配数据的向量。计算出针对某个账号对于商品的相似评论性，通过对影响度的计算，对评论有效性进行判定。同时针对商品评论的相似性，循环判定评论有效性，以核准该评论信息。
实施例二：
本实施例在上述实施例一的基础上，提供一种装置，请参见图3，本实施例主要用于实现上述实施例一的消除商家刷评单评论的计算方法的步骤，该装置主要包括处理器21、存储器22及通信总线23；通信总线23用于实现处理器21和存储器22之间的连接通信；处理器21用于执行存储器22中存储的一个或者多个程序，以实现如上述实施例一的消除商家刷评单评论的计算方法的步骤。具体请参见上述实施例一中的描述，在此不再赘述。
另，本实施例还提供一种存储介质，该存储介质存储有一个或者多个程序，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述实施例一的消除商家刷评单评论的计算方法的步骤。具体请参见上述实施例一中的描述，在此不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在计算机存储介质(ROM/RAM、磁碟、光盘)中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。所以，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
最后应说明的是：以上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；其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部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实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (8)

1.一种消除商家刷评单评论的计算方法，其特征在于，包括：
获取一个新账号作为初始账号，将初始账号对商家的评论上传数据库；
将初始账号的评论与数据库中商家的评论匹配，进行评论相似度计算，若相似度小于相似度阈值，则该条评论为正常评论，若相似度大于相似度阈值，则该条评论为疑似刷评单的评论；
当初始账号的评论到达五条之后，进行商品相似度计算，若相似度小于相似度阈值，则该商品为正常评论的商品，若相似度大于相似度阈值，则该商品为疑似刷评单的商品；
当判定评论为疑似刷评单的评论时，进行影响度计算；所述影响度计算包括评论相似度影响度计算和商品相似度影响度计算；
所述评论相似度影响度的计算公式为：
Figure FDA0004122426450000011
其中，a1为评论相似度影响度，x为影响基数，由平台商主动制定；
所述商品相似度影响度的计算公式为：
Figure FDA0004122426450000012
其中，a2为商品相似度影响度，x为影响基数，由平台商主动制定；
根据影响度计算影响度系数和实际好评单数；影响度系数包括评论相似度影响度系数和商品相似度影响度系数；
影响度系数的计算公式为：
Figure FDA0004122426450000013
其中，b为影响度系数，a为评论相似度影响度或商品相似度影响度；
实际好评单数计算公式为：
m＝x×b1×b2；
其中，m为实际好评单数，x为影响基数，由平台商主动制定，b1为评论相似度影响度系数，b2为商品相似度影响度系数；
将计算出的影响度系数和好评单数进行排序展示。
2.根据权利要求1所述的一种消除商家刷评单评论的计算方法，其特征在于，所述将初始账号的评论与数据库中商家的评论匹配，进行评论相似度判定，包括：
获取数据库中商家的评论；
对上传的初始账号的评论进行分词，对数据库中商家的评论进行分词；
计算初始账号的评论的词频，计算数据库中商家的评论的词频；
列出初始账号的评论的词频向量，列出数据库中商家的评论的词频向量；
计算初始账号的评论的词频向量与数据库中商家的评论的词频向量的相似度。
3.根据权利要求2所述的一种消除商家刷评单评论的计算方法，其特征在于，所述计算初始账号的评论的词频向量与数据库中商家的评论的词频向量的相似度中，计算公式为：
Figure FDA0004122426450000021
其中，r1为评论相似度，xi为初始账号的词频向量，yi为数据库中商家的评论的词频向量，n为评论中分词的词数。
4.根据权利要求1所述的一种消除商家刷评单评论的计算方法，其特征在于，所述当初始账号的评论到达五条之后，进行商品评论相似度判定，包括：
在数据库中遍历出有过刷好评痕迹的商品ID；
将初始账号的评论过的商品ID在数据库中进行相等匹配得到对应相等匹配后的商品ID，并在数据库中进行商品乱序，取数据库中前五个商品ID的相等匹配结果进行计算；
计算初始账号评论过的商品ID与匹配的数据库中前五个商品ID的相等匹配结果的相似度。
5.根据权利要求4所述的一种消除商家刷评单评论的计算方法，其特征在于，所述计算初始账号评论过的商品ID与匹配的数据库中前五个商品ID的相等匹配结果的相似度中，计算公式为：
Figure FDA0004122426450000022
其中，r2为刷评单商品相似度，xj为初始账号评论过的前五个商品ID的序列，yj为数据库中遍历出有过刷好评痕迹的商品ID的序列，m为计算的商品的个数。
6.根据权利要求1所述的一种消除商家刷评单评论的计算方法，其特征在于，所述将计算出的影响度系数和好评单数进行排序展示时，将评论相似度影响度系数记为评论的好评量增量，将商品相似度影响度系数记为订单增量，将实际好评单数记为评论所对应的商品的有效值。
7.一种装置，其特征在于，所述装置包括处理器、存储器及通信总线；所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；所述处理器用于执行存储器中存储的一个或者多个程序，以实现权利要求1至6中任一项所述的消除商家刷评单评论的计算方法的步骤。
8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1至6中任一项所述的消除商家刷评单评论的计算方法的步骤。
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