CN111784456A - 一种电商商家的信誉评价方法和装置以及计算机设备 - Google Patents

一种电商商家的信誉评价方法和装置以及计算机设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种电商商家的信誉评价方法和装置以及计算机设备。其中，所述方法包括：获取电商平台上的商家的台账信息，和基于预设的信用评价指标模型，对该商家的台账信息进行关联该信用评价指标模型的语义归一化处理，形成该商家的台账信息的语义归一化表述，以及根据该信用评价指标模型，通过该形成的台账信息的语义归一化表述数据来计算该商家的信用评价等级。通过上述方式，能够实现提高对在电商平台上商家的信用评价的准确率。

Description

一种电商商家的信誉评价方法和装置以及计算机设备
技术领域
本发明涉及电商技术领域，尤其涉及一种电商商家的信誉评价方法和装置以及计算机设备。
背景技术
信誉，多指对在电商平台上商家的信用评价。
现有的电商商家的信誉评价方案，由于有刷信誉的人为因素的存在，导致对在电商平台上商家的信用评价的准确率一般。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提出一种电商商家的信誉评价方法和装置以及计算机设备，能够实现提高对在电商平台上商家的信用评价的准确率。
根据本发明的一个方面，提供一种电商商家的信誉评价方法，包括：获取电商平台上的商家的台账信息；基于预设的信用评价指标模型，对所述商家的台账信息进行关联所述信用评价指标模型的语义归一化处理，形成所述商家的台账信息的语义归一化表述；根据所述信用评价指标模型，通过所述形成的台账信息的语义归一化表述数据来计算所述商家的信用评价级。
其中，所述基于预设的信用评价指标模型，对所述商家的台账信息进行关联所述信用评价指标模型的语义归一化处理，形成所述商家的台账信息的语义归一化表述，包括：基于预设的信用评价指标模型，对所述商家的台账信息进行关联所述信用评价指标模型的关键词抽取，和形成所述抽取的关键词的同义词集合和近义词集合，并对所述同义词集合和近义词集合进行语义归一化处理，形成所述商家的台账信息的语义归一化表述。
其中，所述根据所述信用评价指标模型，通过所述形成的台账信息的语义归一化表述数据来计算所述商家的信用评价级，可以包括：根据所述信用评价指标模型，获得与所述信用评价指标模型中各评价级相匹配的所述形成的台账信息的语义归一化表述数据中的各个表述数据，根据预设的计算策略，通过所述各个表述数据来计算所述商家的信用评价级。
其中，在所述根据所述信用评价指标模型，通过所述形成的台账信息的语义归一化表述数据来计算所述商家的信用评价级之后，还包括：在电商平台上展示商家的信用评价级。
其中，所述在电商平台上展示商家的信用评价级，包括：基于消费者购买频率最高的商品类别，对含有所述类别商品的商家按商家的信用评价级进行排序，在电商平台上展示所述经排序后的商家的信用评价级。
根据本发明的另一个方面，提供一种电商商家的信誉评价装置，包括：获取模块、形成模块和计算模块；所述获取模块，用于获取电商平台上的商家的台账信息；所述形成模块，用于基于预设的信用评价指标模型，对所述商家的台账信息进行关联所述信用评价指标模型的语义归一化处理，形成所述商家的台账信息的语义归一化表述；所述计算模块，用于根据所述信用评价指标模型，通过所述形成的台账信息的语义归一化表述数据来计算所述商家的信用评价级。
其中，所述形成模块，具体用于：基于预设的信用评价指标模型，对所述商家的台账信息进行关联所述信用评价指标模型的关键词抽取，和形成所述抽取的关键词的同义词集合和近义词集合，并对所述同义词集合和近义词集合进行语义归一化处理，形成所述商家的台账信息的语义归一化表述。
其中，所述计算模块，具体用于：根据所述信用评价指标模型，获得与所述信用评价指标模型中各评价级相匹配的所述形成的台账信息的语义归一化表述数据中的各个表述数据，根据预设的计算策略，通过所述各个表述数据来计算所述商家的信用评价级。
其中，所述电商商家的信誉评价装置，还包括：展示模块；所述展示模块，用于在电商平台上展示商家的信用评价级。
其中，所述展示模块，具体用于：基于消费者购买频率最高的商品类别，对含有所述类别商品的商家按商家的信用评价级进行排序，在电商平台上展示所述经排序后的商家的信用评价等级。
根据本发明的又一个方面，提供一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述任一项所述的电商商家的信誉评价方法。
根据本发明的再一个方面，提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的电商商家的信誉评价方法。
可以发现，以上方案，可以获取电商平台上的商家的台账信息，和可以基于预设的信用评价指标模型，对该商家的台账信息进行关联该信用评价指标模型的语义归一化处理，形成该商家的台账信息的语义归一化表述，以及可以根据该信用评价指标模型，通过该形成的台账信息的语义归一化表述数据来计算该商家的信用评价等级，能够实现避免人为因素来计算商家的信用评价等级，能够实现提高对在电商平台上商家的信用评价的准确率。
进一步的，以上方案，可以基于预设的信用评价指标模型，对该商家的台账信息进行关联该信用评价指标模型的关键词抽取，和形成该抽取的关键词的同义词集合和近义词集合，并对该同义词集合和近义词集合进行语义归一化处理，形成该商家的台账信息的语义归一化表述，这样的好处是能够实现提高该形成的该商家的台账信息的语义归一化表述的准确性和全面性，同时该形成的该商家的台账信息的语义归一化表述又与该预设的信用评价指标模型相关联，便于根据该信用评价指标模型对该形成的该商家的台账信息的语义归一化表述进行评价。
进一步的，以上方案，可以根据该信用评价指标模型，获得与该信用评价指标模型中各评价等级相匹配的该形成的台账信息的语义归一化表述数据中的各个表述数据，根据预设的计算策略，通过该各个表述数据来计算该商家的信用评价等级，这样的好处是能够实现提高对在电商平台上商家的信用评价的准确率。
进一步的，以上方案，可以在电商平台上展示商家的信用评价等级，这样的好处是能够实现方便消费者选择合适的商家下单，提高了消费者的体验。
进一步的，以上方案，可以基于消费者购买频率最高的商品类别，对含有该类别商品的商家按商家的信用评价等级进行排序，在电商平台上展示该经排序后的商家的信用评价等级，这样的好处是能够实现方便消费者选择合适的商家下单，提高了消费者的体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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是本发明电商商家的信誉评价方法一实施例的流程示意图；
图2是本发明电商商家的信誉评价方法另一实施例的流程示意图；
图3是本发明电商商家的信誉评价装置一实施例的结构示意图；
图4是本发明电商商家的信誉评价装置另一实施例的结构示意图；
图5是本发明计算机设备一实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明作进一步的详细描述。特别指出的是，以下实施例仅用于说明本发明，但不对本发明的范围进行限定。同样的，以下实施例仅为本发明的部分实施例而非全部实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
本发明提供一种电商商家的信誉评价方法，能够实现提高对在电商平台上商家的信用评价的准确率。
请参见图1，图1是本发明电商商家的信誉评价方法一实施例的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本发明的方法并不以图1所示的流程顺序为限。如图1所示，该方法包括如下步骤：
S101：获取电商平台上的商家的台账信息。
在本实施例中，可以通过SRM(Supplier relationship management，供应商关系管理)系统来获取电商平台上的商家的台账信息，也可以通过电商平台的后台数据来获取电商平台上的商家的台账信息等，本发明不加以限定。
在本实施例中，该商家可以是自营供应商，也可以是POP(Platform Open Plan，第三方商家)商家，还可以是代发商家等，本发明不加以限定。
在本实施例中，该台账信息可以是订单信息、合同管理信息、建档流程信息、运营流程信息、质量管理信息、状态监督信息、自营等级划分信息、商家等级划分信息、风险监控信息、退出流程信息、消息推送信息、财务状况信息等中的至少一种，本发明不加以限定。
在本实施例中，该商家可以是一个商家，也可以是多个商家等，本发明不加以限定。
在本实施例中，可以一次性获取电商平台上的多个商家的台账信息，也可以分多次性获取电商平台上的多个商家的台账信息，还可以逐一逐个商家的获取台账信息等，本发明不加以限定。
在本实施例中，可以是获取同一用户的多个台账信息，也可以是获取同一用户的单个台账信息，还可以是获取多个商家的多个台账信息等，本发明不加以限定。
S102：基于预设的信用评价指标模型，对该商家的台账信息进行关联该信用评价指标模型的语义归一化处理，形成该商家的台账信息的语义归一化表述。
其中，该基于预设的信用评价指标模型，对该商家的台账信息进行关联该信用评价指标模型的语义归一化处理，形成该商家的台账信息的语义归一化表述，可以包括：
基于预设的信用评价指标模型，对该商家的台账信息进行关联该信用评价指标模型的关键词抽取，和形成该抽取的关键词的同义词集合和近义词集合，并对该同义词集合和近义词集合进行语义归一化处理，形成该商家的台账信息的语义归一化表述，这样的好处是能够实现提高该形成的该商家的台账信息的语义归一化表述的准确性和全面性，同时该形成的该商家的台账信息的语义归一化表述又与该预设的信用评价指标模型相关联，便于根据该信用评价指标模型对该形成的该商家的台账信息的语义归一化表述进行评价。
S103：根据该信用评价指标模型，通过该形成的台账信息的语义归一化表述数据来计算该商家的信用评价等级。
其中，该根据该信用评价指标模型，通过该形成的台账信息的语义归一化表述数据来计算该商家的信用评价等级，可以包括：
根据该信用评价指标模型，获得与该信用评价指标模型中各评价等级相匹配的该形成的台账信息的语义归一化表述数据中的各个表述数据，根据预设的计算策略，通过该各个表述数据来计算该商家的信用评价等级，这样的好处是能够实现提高对在电商平台上商家的信用评价的准确率。
其中，在该根据该信用评价指标模型，通过该形成的台账信息的语义归一化表述数据来计算该商家的信用评价等级之后，还可以包括：
在电商平台上展示商家的信用评价等级，这样的好处是能够实现方便消费者选择合适的商家下单，提高了消费者的体验。
可以发现，在本实施例中，可以获取电商平台上的商家的台账信息，和可以基于预设的信用评价指标模型，对该商家的台账信息进行关联该信用评价指标模型的语义归一化处理，形成该商家的台账信息的语义归一化表述，以及可以根据该信用评价指标模型，通过该形成的台账信息的语义归一化表述数据来计算该商家的信用评价等级，能够实现避免人为因素来计算商家的信用评价等级，能够实现提高对在电商平台上商家的信用评价的准确率。
进一步的，在本实施例中，可以基于预设的信用评价指标模型，对该商家的台账信息进行关联该信用评价指标模型的关键词抽取，和形成该抽取的关键词的同义词集合和近义词集合，并对该同义词集合和近义词集合进行语义归一化处理，形成该商家的台账信息的语义归一化表述，这样的好处是能够实现提高该形成的该商家的台账信息的语义归一化表述的准确性和全面性，同时该形成的该商家的台账信息的语义归一化表述又与该预设的信用评价指标模型相关联，便于根据该信用评价指标模型对该形成的该商家的台账信息的语义归一化表述进行评价。
进一步的，在本实施例中，可以根据该信用评价指标模型，获得与该信用评价指标模型中各评价等级相匹配的该形成的台账信息的语义归一化表述数据中的各个表述数据，根据预设的计算策略，通过该各个表述数据来计算该商家的信用评价等级，这样的好处是能够实现提高对在电商平台上商家的信用评价的准确率。
请参见图2，图2是本发明电商商家的信誉评价方法另一实施例的流程示意图。本实施例中，该方法包括以下步骤：
S201：获取电商平台上的商家的台账信息。
可如上S101所述，在此不作赘述。
S202：基于预设的信用评价指标模型，对该商家的台账信息进行关联该信用评价指标模型的语义归一化处理，形成该商家的台账信息的语义归一化表述。
可如上S102所述，在此不作赘述。
S203：根据该信用评价指标模型，通过该形成的台账信息的语义归一化表述数据来计算该商家的信用评价等级。
可如上S103所述，在此不作赘述。
S204：在电商平台上展示商家的信用评价等级。
其中，该在电商平台上展示商家的信用评价等级，可以包括：
基于消费者购买频率最高的商品类别，对含有该类别商品的商家按商家的信用评价等级进行排序，在电商平台上展示该经排序后的商家的信用评价等级，这样的好处是能够实现方便消费者选择合适的商家下单，提高了消费者的体验。
可以发现，在本实施例中，可以在电商平台上展示商家的信用评价等级，这样的好处是能够实现方便消费者选择合适的商家下单，提高了消费者的体验。
进一步的，在本实施例中，可以基于消费者购买频率最高的商品类别，对含有该类别商品的商家按商家的信用评价等级进行排序，在电商平台上展示该经排序后的商家的信用评价等级，这样的好处是能够实现方便消费者选择合适的商家下单，提高了消费者的体验。
本发明还提供一种电商商家的信誉评价装置，能够实现提高对在电商平台上商家的信用评价的准确率。
请参见图3，图3是本发明电商商家的信誉评价装置一实施例的结构示意图。本实施例中，该电商商家的信誉评价装置30包括获取模块31、形成模块32和计算模块33。
该获取模块31，用于获取电商平台上的商家的台账信息。
该形成模块32，用于基于预设的信用评价指标模型，对该商家的台账信息进行关联该信用评价指标模型的语义归一化处理，形成该商家的台账信息的语义归一化表述。
该计算模块33，用于根据该信用评价指标模型，通过该形成的台账信息的语义归一化表述数据来计算该商家的信用评价等级。
可选地，该形成模块32，可以具体用于：
基于预设的信用评价指标模型，对该商家的台账信息进行关联该信用评价指标模型的关键词抽取，和形成该抽取的关键词的同义词集合和近义词集合，并对该同义词集合和近义词集合进行语义归一化处理，形成该商家的台账信息的语义归一化表述。
可选地，该计算模块33，可以具体用于：
根据该信用评价指标模型，获得与该信用评价指标模型中各评价等级相匹配的该形成的台账信息的语义归一化表述数据中的各个表述数据，根据预设的计算策略，通过该各个表述数据来计算该商家的信用评价等级。
请参见图4，图4是本发明电商商家的信誉评价装置另一实施例的结构示意图。区别于上一实施例，本实施例所述电商商家的信誉评价装置40还包括展示模块41。
该展示模块41，用于在电商平台上展示商家的信用评价等级。
可选地，该展示模块41，可以具体用于：
基于消费者购买频率最高的商品类别，对含有该类别商品的商家按商家的信用评价等级进行排序，在电商平台上展示该经排序后的商家的信用评价等级。
该电商商家的信誉评价装置30/40的各个单元模块可分别执行上述方法实施例中对应步骤，故在此不对各单元模块进行赘述，详细请参见以上对应步骤的说明。
本发明又提供一种计算机设备，如图5所示，包括：至少一个处理器51；以及，与至少一个处理器51通信连接的存储器52；其中，存储器52存储有可被至少一个处理器51执行的指令，指令被至少一个处理器51执行，以使至少一个处理器51能够执行上述的电商商家的信誉评价方法。
其中，存储器52和处理器51采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器51和存储器52的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器51处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器51。
处理器51负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器52可以被用于存储处理器51在执行操作时所使用的数据。
本发明再提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。
可以发现，以上方案，可以获取电商平台上的商家的台账信息，和可以基于预设的信用评价指标模型，对该商家的台账信息进行关联该信用评价指标模型的语义归一化处理，形成该商家的台账信息的语义归一化表述，以及可以根据该信用评价指标模型，通过该形成的台账信息的语义归一化表述数据来计算该商家的信用评价等级，能够实现避免人为因素来计算商家的信用评价等级，能够实现提高对在电商平台上商家的信用评价的准确率。
进一步的，以上方案，可以基于预设的信用评价指标模型，对该商家的台账信息进行关联该信用评价指标模型的关键词抽取，和形成该抽取的关键词的同义词集合和近义词集合，并对该同义词集合和近义词集合进行语义归一化处理，形成该商家的台账信息的语义归一化表述，这样的好处是能够实现提高该形成的该商家的台账信息的语义归一化表述的准确性和全面性，同时该形成的该商家的台账信息的语义归一化表述又与该预设的信用评价指标模型相关联，便于根据该信用评价指标模型对该形成的该商家的台账信息的语义归一化表述进行评价。
进一步的，以上方案，可以根据该信用评价指标模型，获得与该信用评价指标模型中各评价等级相匹配的该形成的台账信息的语义归一化表述数据中的各个表述数据，根据预设的计算策略，通过该各个表述数据来计算该商家的信用评价等级，这样的好处是能够实现提高对在电商平台上商家的信用评价的准确率。
进一步的，以上方案，可以在电商平台上展示商家的信用评价等级，这样的好处是能够实现方便消费者选择合适的商家下单，提高了消费者的体验。
进一步的，以上方案，可以基于消费者购买频率最高的商品类别，对含有该类别商品的商家按商家的信用评价等级进行排序，在电商平台上展示该经排序后的商家的信用评价等级，这样的好处是能够实现方便消费者选择合适的商家下单，提高了消费者的体验。
在本发明所提供的几个实施方式中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
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单元来实现本实施方式方案的目的。
另外，在本发明各个实施方式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。
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)或处理器(processor)执行本发明各个实施方式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程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的部分实施例，并非因此限制本发明的保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效装置或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种电商商家的信誉评价方法，其特征在于，包括：
获取电商平台上的商家的台账信息；
基于预设的信用评价指标模型，对所述商家的台账信息进行关联所述信用评价指标模型的语义归一化处理，形成所述商家的台账信息的语义归一化表述；
根据所述信用评价指标模型，通过所述形成的台账信息的语义归一化表述数据来计算所述商家的信用评价级。
2.如权利要求1所述的电商商家的信誉评价方法，其特征在于，所述基于预设的信用评价指标模型，对所述商家的台账信息进行关联所述信用评价指标模型的语义归一化处理，形成所述商家的台账信息的语义归一化表述，包括：
基于预设的信用评价指标模型，对所述商家的台账信息进行关联所述信用评价指标模型的关键词抽取，和形成所述抽取的关键词的同义词集合和近义词集合，并对所述同义词集合和近义词集合进行语义归一化处理，形成所述商家的台账信息的语义归一化表述。
3.如权利要求1所述的电商商家的信誉评价方法，其特征在于，所述根据所述信用评价指标模型，通过所述形成的台账信息的语义归一化表述数据来计算所述商家的信用评价级，可以包括：
根据所述信用评价指标模型，获得与所述信用评价指标模型中各评价级相匹配的所述形成的台账信息的语义归一化表述数据中的各个表述数据，根据预设的计算策略，通过所述各个表述数据来计算所述商家的信用评价级。
4.如权利要求1所述的电商商家的信誉评价方法，其特征在于，在所述根据所述信用评价指标模型，通过所述形成的台账信息的语义归一化表述数据来计算所述商家的信用评价级之后，还包括：
在电商平台上展示商家的信用评价级。
5.如权利要求4所述的电商商家的信誉评价方法，其特征在于，所述在电商平台上展示商家的信用评价级，包括：
基于消费者购买频率最高的商品类别，对含有所述类别商品的商家按商家的信用评价级进行排序，在电商平台上展示所述经排序后的商家的信用评价级。
6.一种电商商家的信誉评价装置，其特征在于，包括：
获取模块、形成模块和计算模块；
所述获取模块，用于获取电商平台上的商家的台账信息；
所述形成模块，用于基于预设的信用评价指标模型，对所述商家的台账信息进行关联所述信用评价指标模型的语义归一化处理，形成所述商家的台账信息的语义归一化表述；
所述计算模块，用于根据所述信用评价指标模型，通过所述形成的台账信息的语义归一化表述数据来计算所述商家的信用评价级。
7.如权利要求6所述的电商商家的信誉评价装置，其特征在于，所述形成模块，具体用于：
基于预设的信用评价指标模型，对所述商家的台账信息进行关联所述信用评价指标模型的关键词抽取，和形成所述抽取的关键词的同义词集合和近义词集合，并对所述同义词集合和近义词集合进行语义归一化处理，形成所述商家的台账信息的语义归一化表述。
8.如权利要求6所述的电商商家的信誉评价装置，其特征在于，所述计算模块，具体用于：
根据所述信用评价指标模型，获得与所述信用评价指标模型中各评价级相匹配的所述形成的台账信息的语义归一化表述数据中的各个表述数据，根据预设的计算策略，通过所述各个表述数据来计算所述商家的信用评价级。
9.如权利要求6所述的电商商家的信誉评价装置，其特征在于，所述电商商家的信誉评价装置，还包括：
展示模块；
所述展示模块，用于在电商平台上展示商家的信用评价级。
10.如权利要求9所述的电商商家的信誉评价装置，其特征在于，所述展示模块，具体用于：
基于消费者购买频率最高的商品类别，对含有所述类别商品的商家按商家的信用评价级进行排序，在电商平台上展示所述经排序后的商家的信用评价等级。
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