[发明专利]基于留评人行为识别虚假商品评论的方法及系统

权利要求书

1.一种基于留评人行为识别虚假商品评论的方法，其特征在于，包括：

步骤1：将卖家店铺新产生的商品评论的留评人与职业留评人数据库中的职业留评人名单进行匹配，若匹配成功，则进入步骤3；若匹配失败，则进入步骤2；

步骤2：计算留评人特征值，并通过职业留评人行为特征模型判定该评论为正常评论还是职业留评人评论，若为职业留评人评论，则将该留评人添加到职业留评人名单；若为正常评论，则将该商品评论标记为正常评论；

步骤3：根据预设的评论策略判断是否删除该评论，若是，则进入步骤4；

步骤4：根据预设的卖家店铺异常行为策略判断该卖家店铺行为是否异常，若是，则向卖家发出整改通知或关停该店铺。

2.如权利要求1所述的基于留评人行为识别虚假商品评论的方法，其特征在于，步骤1之前还包括：

数据库构建步骤：采集职业留评人信息，提取职业留评人的行为特征的样本，构建职业留评人数据库；

模型构建步骤：构建职业留评人行为特征模型，并采用预设机器学习算法通过职业留评人数据库中的样本训练职业留评人行为特征模型。

3.如权利要求2所述的基于留评人行为识别虚假商品评论的方法，其特征在于，预设的卖家店铺异常行为策略包括店铺所有商品的评论为职业留评人留下与正常买家留下的比率、卖家店铺商品历史被删除过的评论与保留的比率、卖家订单数与评论数比率中的一种或多种。

4.如权利要求2所述的基于留评人行为识别虚假商品评论的方法，其特征在于，步骤2之后还包括：

训练步骤：根据所判定的职业留评人评论训练职业留评人行为特征模型。

5.一种基于留评人行为识别虚假商品评论的系统，其特征在于，包括：

名单匹配模块：将卖家店铺新产生的商品评论的留评人与职业留评人数据库中的职业留评人名单进行匹配；

提取整理模块：若名单匹配模块匹配失败，则将留评人留评特征提取、结构化，计算留评人特征值；

匹配模块：根据留评人特征值通过职业留评人行为特征模型判定该评论为正常评论还是职业留评人评论；

行为判定模块：根据预设的评论策略判断是否删除该评论，若是，则根据预设的卖家店铺异常行为策略库判断该卖家店铺行为是否异常，若异常，则向卖家发出整改通知或关停该店铺。

6.如权利要求5所述的基于留评人行为识别虚假商品评论的系统，其特征在于，还包括包含职业留评人信息和行为特征样本的职业留评人数据库。

7.如权利要求6所述的基于留评人行为识别虚假商品评论的系统，其特征在于，还包括采用预设机器学习算法通过职业留评人数据库中的样本训练职业留评人行为特征模型。

8.如权利要求7所述的基于留评人行为识别虚假商品评论的系统，其特征在于，还包括根据匹配模块所判定的职业留评人评论训练职业留评人行为特征模型的特征训练模块。

9.如权利要求5所述的基于留评人行为识别虚假商品评论的系统，其特征在于，还包括卖家异常行为策略库，卖家异常行为策略库包括店铺所有商品的评论为职业留评人留下与正常买家留下的比率、卖家店铺商品历史被删除过的评论与保留的比率、卖家订单数与评论数比率中的一种或多种。

10.如权利要求5所述的基于留评人行为识别虚假商品评论的系统，其特征在于，还包括根据卖家店铺行为管理卖家绩效的管理模块。