[发明专利]一种用户评估值的确认方法及装置在审

专利信息
申请号: 201510673790.4 申请日: 2015-10-16
公开(公告)号: CN106600285A 公开(公告)日: 2017-04-26
发明(设计)人: 李素凌;霍承富;李悦群;汤佳宇 申请(专利权)人: 阿里巴巴集团控股有限公司
主分类号: G06Q30/00 分类号: G06Q30/00;G06Q30/02
代理公司: 北京同达信恒知识产权代理有限公司11291 代理人: 张恺宁
地址: 英属开曼群岛大开曼*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 一种 用户 评估 确认 方法 装置
【说明书】:

技术领域

本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及一种用户评估值的确认方法及装置。

背景技术

随着网络的飞速发展,人们的生活已经和网络密不可分。比如,越来越多的用户通过电子商务搜索平台获取商品信息,方便了用户,但同时也出现了电子商务搜索平台商品信息发布混乱,很多商家滥发商品的问题。

现有技术中,针对商品滥发的问题,一般通过商家发布的信息对商家进行评估,评估时主要依据商家发布的商品中标题堆砌的数量,虚假交易的数量,重复发布的数量,以及类目错放的数量,然后基于评估结果对商家发布的信息进行排序,从而使得评分较高的商家发布的商品排名比较靠前,使得评分较低的商家发布的商品排名比较靠后,同时,提醒商家需要在哪些方面做出改进以便提高排名,例如提醒商家需要减少标题堆砌的数量,或者需要减少虚假交易的数量,或者需要减少重复发布的数量,或者需要减少类目错放的数量等,从而达到控制商家滥发商品的目的。

上述控制商家滥发商品的方法主要存在以下问题:该方法主要考虑了商品中标题堆砌的数量,虚假交易的数量,重复发布的数量,以及类目错放的数量,来对商家进行评估,当出现商家通过大量发布新商品来获取高曝光率的滥发行为,使用现有技术的评估方法进行评估时,由于发布的商品数量较大,使得现有技术的评估方法的评估性能下降比较快,从而在发布的商品数量较大时无法采用现有的评估方法解决商家滥发商品问题。

综上所述,现有技术中的评估方法在对发布商品的商家进行评估时,仅考 虑了标题堆砌的数量,虚假交易的数量,重复发布的数量,以及类目错放的数量等因素,从而在商品数量较大时,评估方法的评估性能下降比较快。

发明内容

本申请提供一种用户评估值的确认方法及装置,用以解决现有技术中的评估方法在对发布商品的商家进行评估时,仅考虑了标题堆砌的数量,虚假交易的数量,重复发布的数量,以及类目错放的数量等因素,从而在商品数量较大时,现有技术的评估方法的评估性能下降比较快的技术问题。

一方面,本申请实施例提供的一种用户评估值的确认方法,包括:

确定目标用户对应的所有商品对象;

根据确定的目标用户对应的所有商品对象,确定所述目标用户对应的用于表示所述目标用户滥发商品的评估参数;

根据所述评估参数,确定所述目标用户对应的用户评估值;

其中,所述评估参数包括用于表示商品对象总量对应的目标用户发布商品能力的发布能力评估值。

本申请实施例提供的方法,先确定目标用户对应的所有商品对象,然后根据确定的目标用户对应的所有商品对象,确定目标用户对应的用于表示目标用户滥发商品的评估参数,最后根据评估参数确定目标用户对应的用户评估值,其中评估参数包括用于表示商品对象总量对应的目标用户发布商品能力的发布能力评估值。该方法在确定用户评估值时,将商品对象总量作为确定用户评估值的参数,因而使得该方法在商品对象总量较大时,也可以很好地对目标用户做出评估,具有很好的性能。

可选的,所述评估参数还包括:

用于表示商品对象的有效占比的变化趋势的效用作弊评估值;和/或

用于表示无效占比对应的商品发布质量的历史效用评估值;

其中,有效占比表示有效的商品对象占所有商品对象的比例,无效占比表 示无效的商品对象占所有商品对象的比例。

上述方法,在确定目标用户的用户评估值时,使用的评估参数还包括效用作弊评估值和历史效用评估值,因而可以更加准确和全面的计算用户评估值。

可选的,根据确定的目标用户对应的所有商品对象,确定目标用户对应的用于表示目标用户滥发商品的评估参数,包括:

若所述评估参数包括所述历史效用评估值,根据商品对象日志,确定一个时长内所述目标用户对应的无效商品对象的无效占比,根据所述无效占比确定所述历史效用评估值;和/或

若所述评估参数包括所述效用作弊评估值,根据商品对象日志,确定相邻两个时长内所述目标用户对应的有效商品对象的有效占比,根据所述有效占比确定所述效用作弊评估值。

上述方法,根据商品对象日志,确定商品对象的有效占比和无效占比,进而根据有无效占比确定历史效用评估值,根据有有效占比确定效用作弊评估值,由于商品对象记录准确,全面,且比较容易获取,因而该方法简单易实施,具有很好的实用性。

可选的,所述根据商品对象日志,确定一个时长内所述目标用户对应的无效商品对象的无效占比,包括:

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