[发明专利]一种衡量产品推荐度的方法及系统

权利要求书

1.一种衡量产品推荐度的方法，其特征在于，包括：

获取产品的至少一个评论信息；

分析出每个所述评论信息及其信息源的各类数据；

根据获取的所述各类数据计算出所述产品的推荐度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述评论信息的信息源中至少包含有该评论信息的发布网站和/或该评论信息的发布者；

所述评论信息的发布网站的各类数据包括第一类数据：所述评论信息的发布网站的影响力的权重；

所述评论信息的发布者的各类数据包括第二类数据：所述评论信息的发布者的影响力的权重；

所述评论信息的各类数据包括第三类数据：所述评论信息的影响力的权重；和/或第四类数据：所述评论信息的情感满意程度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一类数据根据所述评论信息的发布网站的访问量排名ALexa排名获得；其中，Alexa排名越靠前，所述第一类数据的值越大。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过如下公式获得所述第一类数据：

W1=alog(x)x≠1bx=1;]]>

其中，W1表示发布网站的影响力的权重，x表示发布网站的访问量排名ALexa排名，a和b分别为第一调节系数和第二调节系数，0＜a，

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二类数据根据所述评论信息的发布者在发布网站上的级别获得；其中，所述评论信息的发布者在发布网站上的级别越高，所述第二类数据的值越大。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过如下公式获得所述第二类数据：

W2＝c+y/Z；

其中，W2表示发布者的影响力的权重，y表示发布者在发布网站上的级别对应的等级值，Z表示发布网站上的各级别对应的等级值之和，c为第三调节系数，c≥1。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第三类数据根据所述评论信息中的不重复的词语数获得。