CN113704330B - 公平评议系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种公平评议系统及其方法。所述系统包括：目标推荐组件，用于推荐属于同一评议项目中的多个待评议目标，并为每个待评议目标附加面向用户公开呈现的初始呈现序号；评议用户访问组件，获取每个用户的唯一身份信息，并赋予用户对待评议目标的评议限制，用于指明用户评议同一评议中的待评议目标的至少两个或两个以上的预定数量，并限制用户仅评议一次；有效评议判定组件，获取每个用户输入的评议数据，并将评议限制的评议判定为有效评议数据，由此剔除非有效评议结果：以及评议结果统计组件，按时统计所公开呈现的属于同一评议项目中的每个待评议目标的用户评议得分，并依据评议累积得分的高低顺序修改呈现序号。

Description

公平评议系统及其方法

技术领域

本公开涉及一种公平评议系统及其方法。

背景技术

目前，互联网业务快速发展，很多行业进行着各种评议项目，并通过各种应用软件向公众发起投票评议邀请。

但是现有的评议系统由于评议人存在随意评议、人为参与刷单、拉票等情况，这导致评议并不能实际反映人们对被评议项目中的各个待评议目标的实际态度，导致最后的评议结果有时候会完全偏离人们的直观感受，导致人们对评议结果越来越不信任，形成一种社交网络的不信任感，造成极为负面的社会效果。如何消除同一用户重复评议问题以及基于拉票导致众多用户为同一待评议目标进行一致评议问题成为现在所需要解决现实需求。

因此，人们期望在网络社交越来越方便的情况下，获得一种能够实现公正评议结果的评议系统和评议方法，其能够限制人们的随意刷票和拉票行为，并即使存在拉票的情况下，也能消除拉票导致的不公正现象，从而重建互联网评议的信任。

发明内容

为此，为解决上述技术问题，本公开提出了一种公平评议系统，包括：目标推荐组件，用于推荐属于同一评议项目中的多个待评议目标，并为每个待评议目标附加面向用户公开呈现的初始呈现序号；评议用户访问组件，获取每个用户的唯一身份信息，并赋予用户对待评议目标的评议限制，所述评议限制指明用户评议同一评议中的待评议目标的至少两个或两个以上的预定数量，并限制用户仅对同一评议项目评议一次；有效评议判定组件，获取每个用户输入的评议数据，并将包含针对预定数量的目标的一次评议结果的评议判定为有效评议数据，由此剔除非有效评议结果：以及评议结果统计组件，按时统计所公开呈现的属于同一评议项目中的每个待评议目标的用户评议得分，并依据评议累积得分的高低顺序修改呈现序号。

根据本公开的公平评议系统，还包括：专家评议访问组件，用于向专家用户传送属于未公开呈现的同一评议项目中的多个待评议目标，以便专家用户基于其专家评议权限进行专家评议，从而使得目标推荐组件基于专家评议结果执行目标推荐，并将预定数量的排序前列的多个待评议目标被推荐公开呈现。

根据本公开的公平评议系统，其中所述多个待评议目标的专家评议结果分数达到预定分值时被推荐公开呈现。

根据本公开的公平评议系统，还包括：评议目标征集组件，用于向公众公开征集属于同一评议项目中的多个待评议目标，并在预定时间段之后或所述多个待评议目标超过预定数量之后，向专家评议访问组件发出评议邀请，从而由接收邀请的专家通过专家评议访问组件对所征集的多个待评议目标进行专家评议。

根据本公开的公平评议系统，其中所述评议用户访问组件获取每个用户的唯一身份信息包含部署在一个或多个终端设备上的彼此关联的多个应用软件的用户信息。

根据本公开的公平评议系统，其中所述用户的唯一身份信息包括但不限于：指向同一用户的彼此关联的微博、QQ、微信、推特、短信以及脸书用户信息的各种组合之一。

根据本公开的公平评议系统，其中所述评议结果统计组件基于用户唯一身份信息所包含的用户信息的关联关系，排除关联到所述用户唯一身份信息的不同应用程序提交的评议结果。

根据本公开的公平评议系统，其还包括：评议奖励组件，比较任意一个用户通过评议用户访问组件提供的评议结果与评议截止时的评议结果相似度，并在用户的评议结果的相似度达到预定值时向该用户发送预定的奖励。

根据本公开的公平评议系统，其还包括：交易请求组件，基于用户的请求，向提供被征集的待评议目标的特定公众发出对所述待评议目标的交易请求，以及基于特定公众的确认，向发出请求的用户反馈确认结果。

根据本公开的公平评议系统，其还包括：评议项目发起组件，用于创建新评议项目，并基于所创建的新评议项目，向评议目标征集组件发出评议项目征集请求，所述请求包含目标类别、评议方式、征集时间段、评议时间段以及评议奖励方式。

根据本公开的另一个方面，提供了一种公平评议方法，包括：通过目标推荐组件推荐属于同一评议项目中的多个待评议目标，并为每个待评议目标附加面向用户公开呈现的初始呈现序号；在用户通过评议用户访问组件访问一个评议项目时，获取每个用户的唯一身份信息，并赋予用户对待评议目标的评议限制；获取用户通过评议用户访问组件基于所述评议限制仅对同一评议项目中的至少两个或两个以上的待评议目标输入的一次评议结果；通过有效评议判定组件获取每个用户输入的评议数据，并将包含针对预定多个目标的评议结果的评议判定为有效评议数据：以及通过评议结果统计组件按时统计所公开呈现的属于同一评议项目中的每个待评议目标的用户评议得分，并依据评议累积得分的高低顺序修改呈现序号。

根据本公开的公平评议方法，还包括：通过专家评议访问组件向专家用户传送属于未公开呈现的同一评议项目中的多个待评议目标，以便专家用户基于其专家评议权限进行专家评议，从而使得目标推荐组件基于专家评议结果执行目标推荐，并将预定数量的排序前列的多个待评议目标被推荐公开呈现。

根据本公开的公平评议方法，还包括：在所述多个待评议目标的专家评议结果分数达到预定分值时，推荐公开呈现所述待评议目标。

根据本公开的公平评议方法，还包括：通过评议目标征集组件向公众公开征集属于同一评议项目中的多个待评议目标；在预定时间段之后或所述多个待评议目标超过预定数量之后，向专家评议访问组件发出评议邀请；由接收邀请的专家通过专家评议访问组件对所征集的多个待评议目标进行专家评议。

根据本公开的公平评议方法，其中所述评议用户访问组件获取每个用户的唯一身份信息包含部署在一个或多个终端设备上的彼此关联的多个应用软件的用户信息。

根据本公开的公平评议方法，其中所述用户的唯一身份信息包括但不限于：指向同一用户的彼此关联的微博、QQ、微信、推特、短信以及脸书用户信息的各种组合之一。

根据本公开的公平评议方法，其还包括：通过所述评议结果统计组件基于用户唯一身份信息所包含的用户信息的关联关系，排除关联到所述用户唯一身份信息的不同应用程序提交的评议结果。

根据本公开的公平评议方法，其还包括：比较任意一个用户通过评议用户访问组件提供的评议结果与评议截止时的评议结果相似度，并在用户的评议结果的相似度达到预定值时向该用户发送预定的奖励。

根据本公开的公平评议方法，其还包括：基于用户的请求向提供被征集的待评议目标的特定公众发出对所述待评议目标的交易请求，以及基于特定公众的确认，向发出请求的用户反馈确认结果。

根据本公开的公平评议方法，其还包括：通过评议项目发起组件创建新评议项目，并基于所创建的新评议项目，向评议目标征集组件发出评议项目征集请求，所述请求包含目标类别、评议方式、征集时间段、评议时间段以及评议奖励方式。

通过根据本公开的公平评议系统和方法，由于每个用户在进行评议时，除了评议自己所要评议的目标之外，还必须评议另外一个或多个其他待评议目标，才能形成有效的评议结果，因此，人们在带有主观性评议一个与自己有关系的待评议目标时，在评议其他非关系性待评议目标时，会更多从实质上进行评议和选择。即使用户在评议其他非关系性待评议目标时的随意评议，也由于其随意性导致的随机性而不会对其他待评议目标造成极端不公平评议结果。此外，由于本评议系统为用户提供的身份标识为唯一身份信息，其将各种可参与的应用程序平台关联起来，并能够获取用户在不同终端上的不同社交软件平台的用户身份信息，因此将指向同一实际用户的不同平台用户身份信息关联起来形成唯一身份信息，因此，本公开的评议系统能够基于实际用户所采用的软件平台的用户身份信息进行关联到该唯一身份信息，从而能够禁止同一实际用户就同一评议项目进行重复评议，进一步消除互联网评议的不公平情形。而且通过最后的数据分析，甄别出刷票数据并予以剔除，更加保证了评议的公平公正。

本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。

附图说明

图1所示的是根据本公开的公平评议系统的示意图。

图2所示的是根据本公开的公平评议方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，在下文中，两个可能图形卡之一可以被称为第一评议目标也可以被称为第二评议目标。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

为了使本领域技术人员更好地理解本公开，下面结合附图和具体实施方式对本公开作进一步详细说明。

图1所示的是根据本公开的公平评议系统的示意图。如图1所示，公平评议系统100包括：目标推荐组件105、评议用户访问组件110、有效评议判定组件115以及评议结果统计组件120。可选择地，公平评议系统100还包括专家用户访问组件130、评议目标征集组件135、评议项目发起组件140、评议奖励组件145或目标交易请求组件150之一或其组合。

具体而言，目标推荐组件105用于推荐属于同一评议项目中的多个待评议目标，并为每个待评议目标附加面向用户公开呈现的初始呈现序号。初始序号可以针对待评议目标进行随意标注也可以按照征集获取顺序进行标注。在征集期间，随着征集的目标的增加的持续编号，直到征集任务截止为止。可选择地，目标推荐组件105也可以基于专家评议访问组件130(将在后面描述)输出的专家评议结果进行初始呈现序号的赋予。

公众在参与目标评议时，会通过评议用户访问组件110访问评议系统100。评议系统100会基于该访问报文获取每个访问用户的唯一身份信息，并赋予用户对待评议目标的评议限制。所述评议用户访问组件获取每个用户的唯一身份信息包含部署在一个或多个终端设备上的彼此关联的多个应用软件的用户信息。这些应用软件包括但不限于微博、QQ、微信、推特、短信以及脸书等等。这些应用软件也都包含了访问用户的专用于该软件的用户信息，这些用户信息或用户标识彼此不同，但都指向同一个实际用户。为此，评议用户访问组件110在收到用户访问报文时，经由用户的授权确认，获取用户部署在当前终端设备上的多个应用软件的专有用户身份信息，并将这些专有用户身份信息关联到用于该公平评议系统100的唯一的身份信息。通过这种方式，消除了一个实际用户采用不同的应用软件进行重复评议的可能性。具体需要获取何种应用软件的专有用户身份信息，基于所需要被评议的项目会被部署到何种应用软件上。

评议用户访问组件110会基于一个具体评议项目所设定的评议限制要求，赋予具体评议用户的评议限制范围。举例来说，每个用户在针对同一评议项目进行评议时，需要评议至少两个或两个以上的待评议目标，并且，无论采用何种应用软件，都只能评议一次。这样，每个实际参与评议的用户，除了评议自己所要评议的目标之外，还必须评议另外一个或多个其他待评议目标，才能形成有效的评议结果，因此，评议用户在带有主观性评议一个与自己有关系的待评议目标时，在评议其他非关系性待评议目标时，会更多从实质上进行评议和选择。即使用户在评议其他非关系性待评议目标时的随意评议，也由于其随意性导致的随机性而不会对其他待评议目标造成极端不公平评议结果。

评议用户访问组件110包括收藏夹，用于可以将自己愿意评议的评议目标收藏在收藏夹中。收藏数量限制为预定数量。用户可以在在收藏夹内进行以便藏夹中评议过的评议结果进行直接提交。每个用户基于参与评议的次数和评议历史数据可以获得不同评议分值范围。对于评议历史显示其评议结果与最终的评议结果高度相似的用户，其将被赋予较高分值的评议权限，即该用户对目标的评议可以赋予更高的权重或更高的分值范围。

可选择地，评议用户访问组件110包含评议目标数量选择单元和评议分值选择单元，以方便在进行目标评议时，直接通过下拉菜单选择所要给出的评议数量和评议分值。此外，评议用户访问组件110还可以包括警告单元，其在用户出现错误操作是提出警告，例如评议数量超出规定的数量、评议分值超出用户被赋予的权重或分值。

在每次有用户进行评议之后，有效评议判定组件115都会获取每个用户输入的评议数据，并将包含针对预定多个目标的评议结果的评议判定为有效评议数据。具体而言，可能存在同一用户采用不同应用软件进行多次评议的情况。为此，有效评议判定组件115会基于该用户在实际用于访问的应用软件的专有身份信息进行关联性查询，以确定其是否已经采用其他应用软件进行过评议，从而确定其评议的有效性，如果有效，则将评议结果传输到有效评议结果库，否则，丢弃该评议结果。可选择地是，评议用户访问组件110在采用不同应用软件再次参与目标评议时，可以删除自己此前的评议结果，从而达到修正自己评议结果的目的。

最后，评议结果统计组件120按时统计所公开呈现的属于同一评议项目中的每个待评议目标的用户评议得分，并依据评议累积得分的高低顺序修改呈现序号。因此，评议结果呈现装置125总是按时呈现当前的现实结果，其中的所有待评议目标的编号以及显示排序也是按时变化地公开呈现给公众。所述评议结果统计组件120基于用户唯一身份信息所包含的用户信息的关联关系，排除关联到所述用户唯一身份信息的不同应用程序提交的评议结果。通过这样分析用户评定结果，发现违规(刷票)数据，进行分析判断，并最终剔除违规用户评定数据，得出公正评定结果。

可选择地，根据本公开的公平评议系统的专家评议访问组件130向专家用户传送属于未公开呈现的同一评议项目中的多个待评议目标，以便专家用户基于其专家评议权限进行专家评议，从而使得目标推荐组件105基于专家评议结果执行目标推荐，并将预定数量的排序前列的多个待评议目标被推荐公开呈现。此外，可选择地，所述多个待评议目标的专家评议结果分数达到预定分值时被推荐公开呈现。采用专家对待评议的目标进行预先评议并进行推荐，能够起到引导普通评议公众参与评议，能够更快地看到优秀的目标，提高公众评议的效率。可选择地，即使在所有待评议目标公开呈现后，专家也可以专家评议访问组件130进行专家评议，从而能够将新增加的优秀目标推荐到排序的前列。

根据本公开的公平评议系统100是一个面向公众的评议系统，公众可以在评议系统上建立自己的账户，并通过评议项目发起组件140发起项目评议。评议项目发起组件140用于创建新评议项目，并基于所创建的新评议项目，向评议目标征集组件发出评议项目征集请求，所述请求包含目标类别、评议方式、征集时间段、评议时间段以及评议奖励方式。

无论是公平评议系统100所有方还是具有账户的公众用户，在通过评议项目发起组件140发起项目评议后，可以通过评议目标征集组件135，向公众公开征集属于同一评议项目中的多个待评议目标，并在预定时间段之后或所述多个待评议目标超过预定数量之后，向专家评议访问组件130发出评议邀请，从而由接收邀请的专家通过专家评议访问组件对所征集的多个待评议目标进行专家评议。

为了增强用户参与评议的积极性以及消除用户仅仅针对自己所关心的目标进行积极评议而对其他附加的目标进行消极应付性评议的情形，根据本公开的公平评议系统的评议奖励组件145对认真评议的用户提出奖励。具体而言，由于对附加目标的非功利性评议更多体现了目标的真实价值，因此对附加目标的非功利性评价最终的结果将与评议统计结果会更为相似。为此，评议奖励组件145会在评议截止后，比较任意一个用户通过评议用户访问组件提供的评议结果与评议截止时的评议结果相似度，并在用户的评议结果的相似度达到预定值时向该用户发送预定的奖励。为了使得推荐的目标初始排序更为公正，所述评议奖励组件145也比较任意一个专家通过专家评议访问组件提供的目标推荐结果与评议截止时的评议结果相似度，并在目标推荐结果的相似度达到预定值时向该专家发送预定的奖励。可选择地，对于获得奖励的专家，可以增加其评议权重，使其在此后的专家评议中赋予其评议结果更高的权重值，增加其在初始目标评议中的份量。

为了方便公众用户能够获得自己喜欢的待评议目标，根据本公开的公平评议系统还包括交易请求组件150，用户可以通过交易请求组件150发出交易请求。这种交易请求可以是购买、联系生产许可等。用户可以通过交易请求组件150向提供被征集的待评议目标的特定公众发出对所述待评议目标的交易请求。特定公众可以在获得该请求后发出是否确认的信息，以便向发出请求的用户反馈确认结果。

图2所示的是根据本公开的公平评议方法的流程示意图。如图2所示，首先在步骤S205处，通过目标推荐组件推荐属于同一评议项目中的多个待评议目标，并为每个待评议目标附加面向用户公开呈现的初始呈现序号。在步骤S210处，在用户通过评议用户访问组件访问一个评议项目时，获取每个用户的唯一身份信息，并赋予用户对待评议目标的评议限制。在步骤S215处，获取用户通过评议用户访问组件基于所述评议限制仅对同一评议项目中的至少两个或两个以上的待评议目标输入的一次评议结果。所述评议用户访问组件110获取每个用户的唯一身份信息包含部署在一个或多个终端设备上的彼此关联的多个应用软件的用户信息。这些应用软件包括但不限于微博、QQ、微信、推特、短信以及脸书等等。这些应用软件也都包含了访问用户的专用于该软件的用户信息，这些用户信息或用户标识彼此不同，但都指向同一个实际用户。为此，评议用户访问组件110在收到用户访问报文时，经由用户的授权确认，获取用户部署在当前终端设备上的多个应用软件的专有用户身份信息，并将这些专有用户身份信息关联到用于该公平评议系统100的唯一的身份信息。通过这种方式，消除了一个实际用户采用不同的应用软件进行重复评议的可能性。具体需要获取何种应用软件的专有用户身份信息，基于所需要被评议的项目会被部署到何种应用软件上。

此后，在步骤S220处，通过有效评议判定组件获取每个用户输入的评议数据，并将包含针对预定多个目标的评议结果的评议判定为有效评议数据。具体而言，可能存在同一用户采用不同应用软件进行多次评议的情况。为此，有效评议判定组件115会基于该用户在实际用于访问的应用软件的专有身份信息进行关联性查询，以确定其是否已经采用其他应用软件进行过评议，从而确定其评议的有效性，如果有效，则将评议结果传输到有效评议结果库，否则，丢弃该评议结果。可选择地是，评议用户访问组件110在采用不同应用软件再次参与目标评议是，可以删除自己此前的评议结果，从而达到修整自己评议结果的目的。

在步骤S225处，通过评议结果统计组件按时统计所公开呈现的属于同一评议项目中的每个待评议目标的用户评议得分，并依据评议累积得分的高低顺序修改呈现序号。因此，评议结果呈现装置125总是按时呈现当前的现实结果，其中的所有待评议目标的编号以及显示排序也是按时变化地公开呈现给公众。所述评议结果统计组件120基于用户唯一身份信息所包含的用户信息的关联关系，排除关联到所述用户唯一身份信息的不同应用程序提交的评议结果。

此外，根据本公开的公平评议方法，还包括，在步骤S230处，通过专家评议访问组件130向专家用户传送属于未公开呈现的同一评议项目中的多个待评议目标，以便专家用户基于其专家评议权限进行专家评议，从而使得目标推荐组件105基于专家评议结果执行目标推荐，并将预定数量的排序前列的多个待评议目标被推荐公开呈现。可选择地，在所述多个待评议目标的专家评议结果分数达到预定分值时，推荐公开呈现所述待评议目标。

此外，根据本公开的公平评议方法，还包括，在步骤S235处，通过评议目标征集组件135向公众公开征集属于同一评议项目中的多个待评议目标；在预定时间段之后或所述多个待评议目标超过预定数量之后，向专家评议访问组件130发出评议邀请；由接收邀请的专家通过专家评议访问组件对所征集的多个待评议目标进行专家评议。

此外，根据本公开的公平评议方法，还包括，在步骤S220处，通过所述评议结果统计组件基于用户唯一身份信息所包含的用户信息的关联关系，排除关联到所述用户唯一身份信息的不同应用程序提交的评议结果。

此外，根据本公开的公平评议方法，还包括，在步骤S245处，比较任意一个用户通过评议用户访问组件提供的评议结果与评议截止时的评议结果相似度，并在用户的评议结果的相似度达到预定值时向该用户发送预定的奖励。

此外，根据本公开的公平评议方法，还包括，在步骤S250处，基于用户的请求向提供被征集的待评议目标的特定公众发出对所述待评议目标的交易请求，以及基于特定公众的确认，向发出请求的用户反馈确认结果。

此外，根据本公开的公平评议方法，还包括，在步骤S240处，通过评议项目发起组件创建新评议项目，并基于所创建的新评议项目，向评议目标征集组件发出评议项目征集请求，所述请求包含目标类别、评议方式、征集时间段、评议时间段以及评议奖励方式。

综上所述，通过根据本公开的公平评议系统和方法，由于每个用户在进行评议时，除了评议自己所要评议的关系目标之外，还必须评议另外一个或多个其他待评议目标，才能形成有效的评议结果，因此，人们在带有主观性评议一个与自己有关系的待评议目标时，在评议其他非关系性待评议目标时，会更多从实质上进行评议和选择。即使用户在评议其他非关系性待评议目标时的随意评议，也由于其随意性导致的随机性而不会对其他待评议目标造成极端不公平评议结果。此外，由于本评议系统为用户提供的身份标识为唯一身份信息，其将各种可参与的应用程序平台关联起来，并能够获取用户在不同终端上的不同社交软件平台的用户身份信息，因此将指向同一实际用户的不同平台用户身份信息关联起来形成唯一身份信息，因此，本公开的评议系统能够基于实际用户所采用的软件平台的用户身份信息进行关联到该唯一身份信息，从而能够禁止同一实际用户就同一评议项目进行重复评议，进一步消除互联网评议的不公平情形。而且通过最后的数据分析，甄别出刷票数据并予以剔除，更加保证了评议的公平公正。

以上结合具体实施例描述了本公开的基本原理，但是，需要指出的是，对本领域的普通技术人员而言，能够理解本公开的方法和装置的全部或者任何步骤或者部件，可以在任何计算装置(包括处理器、存储介质等)或者计算装置的网络中，以硬件、固件、软件或者它们的组合加以实现，这是本领域普通技术人员在阅读了本公开的说明的情况下运用他们的基本编程技能就能实现的。

因此，本公开的目的还可以通过在任何计算装置上运行一个程序或者一组程序来实现。所述计算装置可以是公知的通用装置。因此，本公开的目的也可以仅仅通过提供包含实现所述方法或者装置的程序代码的程序产品来实现。也就是说，这样的程序产品也构成本公开，并且存储有这样的程序产品的存储介质也构成本公开。显然，所述存储介质可以是任何公知的存储介质或者将来所开发出来的任何存储介质。

还需要指出的是，在本公开的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本公开的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行。某些步骤可以并行或彼此独立地执行。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (18)

1.一种公平评议系统，包括：

目标推荐组件，用于推荐属于同一评议项目中的多个待评议目标，并为每个待评议目标附加面向用户公开呈现的初始呈现序号；

评议用户访问组件，获取每个用户的包含部署在一个或多个终端设备上的彼此关联的多个应用软件的用户信息的唯一身份信息，并赋予用户对待评议目标的评议限制，所述评议限制指明用户评议同一评议中的待评议目标的至少两个或两个以上的预定数量，并限制用户仅对同一评议项目评议一次，并且在收到用户访问报文时，经由用户的授权确认，获取用户部署在当前终端设备上的多个应用软件的专有用户身份信息，并将这些专有用户身份信息关联到用于该公平评议系统的唯一的身份信息；

有效评议判定组件，获取每个用户输入的评议数据，并将包含针对预定数量的目标的一次评议结果的评议判定为有效评议数据，由此剔除非有效评议结果：以及

评议结果统计组件，按时统计所公开呈现的属于同一评议项目中的每个待评议目标的用户评议得分，并依据评议累积得分的高低顺序修改呈现序号。

2.如权利要求1所述的公平评议系统，还包括：

专家评议访问组件，用于向专家用户传送属于未公开呈现的同一评议项目中的多个待评议目标，以便专家用户基于其专家评议权限进行专家评议，从而使得目标推荐组件基于专家评议结果执行目标推荐，并将预定数量的排序前列的多个待评议目标被推荐公开呈现。

3.如权利要求2所述的公平评议系统，其中所述多个待评议目标的专家评议结果分数达到预定分值时被推荐公开呈现。

4.如权利要求1-3之一所述的公平评议系统，还包括：

评议目标征集组件，用于向公众公开征集属于同一评议项目中的多个待评议目标，并在预定时间段之后或所述多个待评议目标超过预定数量之后，向专家评议访问组件发出评议邀请，从而由接收邀请的专家通过专家评议访问组件对所征集的多个待评议目标进行专家评议。

5.如权利要求1所述的公平评议系统，其中所述用户的唯一身份信息包括但不限于：指向同一用户的彼此关联的微博、QQ、微信、推特、短信以及脸书用户信息的各种组合之一。

6.如权利要求5所述的公平评议系统，其中所述评议结果统计组件基于用户唯一身份信息所包含的用户信息的关联关系，排除关联到所述用户唯一身份信息的不同应用程序提交的评议结果。

7.如权利要求1所述的公平评议系统，其还包括：评议奖励组件，比较任意一个用户通过评议用户访问组件提供的评议结果与评议截止时的评议结果相似度，并在用户的评议结果的相似度达到预定值时向该用户发送预定的奖励。

8.如权利要求4所述的公平评议系统，其还包括：交易请求组件，基于用户的请求，向提供被征集的待评议目标的特定公众发出对所述待评议目标的交易请求，以及基于特定公众的确认，向发出请求的用户反馈确认结果。

9.如权利要求4所述的公平评议系统，其还包括：评议项目发起组件，用于创建新评议项目，并基于所创建的新评议项目，向评议目标征集组件发出评议项目征集请求，所述请求包含目标类别、评议方式、征集时间段、评议时间段以及评议奖励方式。

10.一种用于公平评议系统的公平评议方法，包括：

通过目标推荐组件推荐属于同一评议项目中的多个待评议目标，并为每个待评议目标附加面向用户公开呈现的初始呈现序号；

在用户通过评议用户访问组件访问一个评议项目时，获取每个用户的包含部署在一个或多个终端设备上的彼此关联的多个应用软件的用户信息的唯一身份信息，并赋予用户对待评议目标的评议限制；

获取用户通过评议用户访问组件基于所述评议限制仅对同一评议项目中的至少两个或两个以上的待评议目标输入的一次评议结果，并且在收到用户访问报文时，经由用户的授权确认，获取用户部署在当前终端设备上的多个应用软件的专有用户身份信息，并将这些专有用户身份信息关联到用于公平评议系统的唯一的身份信息；

通过有效评议判定组件获取每个用户输入的评议数据，并将包含针对预定多个目标的评议结果的评议判定为有效评议数据：以及

通过评议结果统计组件按时统计所公开呈现的属于同一评议项目中的每个待评议目标的用户评议得分，并依据评议累积得分的高低顺序修改呈现序号。

11.如权利要求10所述的公平评议方法，还包括：

通过专家评议访问组件向专家用户传送属于未公开呈现的同一评议项目中的多个待评议目标，以便专家用户基于其专家评议权限进行专家评议，从而使得目标推荐组件基于专家评议结果执行目标推荐，并将预定数量的排序前列的多个待评议目标被推荐公开呈现。

12.如权利要求11所述的公平评议方法，还包括：

在所述多个待评议目标的专家评议结果分数达到预定分值时，推荐公开呈现所述待评议目标。

13.如权利要求10-12之一所述的公平评议方法，还包括：

通过评议目标征集组件向公众公开征集属于同一评议项目中的多个待评议目标；

在预定时间段之后或所述多个待评议目标超过预定数量之后，向专家评议访问组件发出评议邀请；

由接收邀请的专家通过专家评议访问组件对所征集的多个待评议目标进行专家评议。

14.如权利要求10所述的公平评议方法，其中所述用户的唯一身份信息包括但不限于：指向同一用户的彼此关联的微博、QQ、微信、推特、短信以及脸书用户信息的各种组合之一。

15.如权利要求14所述的公平评议方法，其还包括：

通过所述评议结果统计组件基于用户唯一身份信息所包含的用户信息的关联关系，排除关联到所述用户唯一身份信息的不同应用程序提交的评议结果。

16.如权利要求10所述的公平评议方法，其还包括：

比较任意一个用户通过评议用户访问组件提供的评议结果与评议截止时的评议结果相似度，并在用户的评议结果的相似度达到预定值时向该用户发送预定的奖励。

17.如权利要求13所述的公平评议方法，其还包括：

基于用户的请求向提供被征集的待评议目标的特定公众发出对所述待评议目标的交易请求，以及基于特定公众的确认，向发出请求的用户反馈确认结果。

18.如权利要求13所述的公平评议方法，其还包括：

通过评议项目发起组件创建新评议项目，并基于所创建的新评议项目，向评议目标征集组件发出评议项目征集请求，所述请求包含目标类别、评议方式、征集时间段、评议时间段以及评议奖励方式。