[发明专利]一种基于官网变化情况的云服务商服务质量评测方法在审
| 申请号: | 201810267824.3 | 申请日: | 2018-03-28 |
| 公开(公告)号: | CN108537428A | 公开(公告)日: | 2018-09-14 |
| 发明(设计)人: | 肖伟宇 | 申请(专利权)人: | 校宝在线(杭州)科技股份有限公司 |
| 主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q30/00;G06Q50/10 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 310012 浙江省杭州市滨江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 云服务 服务质量评测 服务质量评估 抓取 关键字匹配 价格波动 模型分析 内容计算 训练模型 运营成本 数值化 网信息 分析 服务 | ||
1.一种基于官网变化情况的云服务商服务质量评测方法,其特征是,从云服务商官网抓取数据并存档,通过分析已有的官网信息,分析其变化的频率、价格波动情况以及特定关键词的分布情况,根据官网变化情况和关键字匹配度进行数值化打分,通过对多家云服务商打分的对比,给出云服务商服务质量评估结果,其过程包括两个部分,一是通过现有官网数据进行训练模型,二是根据模型分析官网内容计算服务质量情况。
2.根据权利要求1所述的一种基于官网变化情况的云服务商服务质量评测方法,其特征是,通过现有官网数据进行训练模型,具体操作步骤如下:
(11)加载已有的各个云服务商官网信息,并提取分词特征;
(12)加载各个云服务商官网产品的价格数据,并提取价格特征;
(13)加载对各个云服务商官网产品的评价数据,并提取评价特征;
(14)根据步骤(11)、步骤(12)和步骤(13)中的所有特征,利用深度学习建立并训练预测模型,得到服务质量评测模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于官网变化情况的云服务商服务质量评测方法,其特征是,在步骤(11)中,加载已有的各个云服务商官网近六个月的主要页面文本内容,对文本内容进行分词处理,对所有的文本内容统计分词得到词库并对应到云服务商官网产品上。
4.根据权利要求2所述的一种基于官网变化情况的云服务商服务质量评测方法,其特征是,在步骤(12)中,云服务商官网产品的价格数据包括价格变化的频率和价格波动的情况。
5.根据权利要求2所述的一种基于官网变化情况的云服务商服务质量评测方法,其特征是,在步骤(13)中,获取对各个云服务商官网产品的评价信息,把评价信息同步到每个云服务商的云服务上进行标注。
6.根据权利要求2或3或4或5所述的一种基于官网变化情况的云服务商服务质量评测方法,其特征是,根据模型分析官网内容计算服务质量情况,具体操作步骤如下:
(21)加载要预测的云服务商官网页面文本内容和官网产品价格数据;
(22)查找该云服务商是否已有对应的服务质量评测结果,如果有则进入到步骤(23)中,如果没有则进入到步骤(24)中;
(23)对比上一次服务质量评测结果的时间点,根据间隔时间判断是否需要更新,如果不需要,则直接输出已有的服务质量评测结果,过程结束;如果需要,则进入到步骤(24)中;
(24)对云服务商官网页面文本内容进行分词处理,对文本内容统计分词得到词库并对应到云服务商官网产品上;
(25)对云服务商官网产品的价格数据提取价格特征,其中云服务商官网产品的价格数据包括价格变化的频率和价格波动的情况;
(26)对步骤(24)和步骤(25)提取的特征,利用步骤(14)得到的服务质量评测模型对云服务商的服务质量进行评测;
(27)保存服务质量评测结果,把本次服务质量评测时间进行保存,以方便后续对比是否需要重新启用服务质量评测过程,根据服务质量评测结果,给予云服务商服务质量评级分数,以ABCDE等级方式显示。
7.根据权利要求6所述的一种基于官网变化情况的云服务商服务质量评测方法,其特征是,在步骤(23)中,根据间隔时间判断的依据是上次服务质量评测时间与当前服务质量评测时间不超过1天。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理





