一种信息处理方法及电子设备技术

本发明专利技术提供一种信息处理方法及电子设备，包括：通过网络平台获取实体店相关的评价信息；采集所述实体店相关的用户数据；基于所述评价信息和所述用户数据，生成所述实体店的评价结果。上述方法用以解决现有技术中存在的实体店的评价不够客观的技术问题，实现了获取更加客观的实体店评价的技术效果。本申请提供的上述方法用于解决现有技术中存在的实体店的评价不够客观的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息处理领域，尤其涉及一种信息处理方法及电子设备。
技术介绍
随着电子商务的发展，线上商店逐渐占领线下实体店的市场，但是，一些商品交易，尤其是需要及时体验消费的产品依然需要在线下实体店进行。为了增加实体店的用户体验效果，各个领域的线下实体店都需要打造舒适的硬件环境和软件环境，以提高店面用户体验效果。其中，用户对实体店的评价是对用户体验效果最直接的体现。然而，现有技术中，实体店评价主要依靠人力进行；一方面，会浪费大量的人力物力，另一方面，这些评价相对主观，具有滞后性，不能够客观及时的反应用户在实体店的体验效果。因此，本方案要解决的问题就是：如果采用一种更客观的方式，及时地对用户体验进行评估，进而为提高实体店的竞争力提供必要的数据支撑。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种信息处理方法及电子设备，用以解决现有技术中存在的实体店的评价不够客观的技术问题。本申请第一方面提供了一种信息处理方法，包括：通过网络平台获取实体店相关的评价信息；采集所述实体店相关的用户数据；基于所述评价信息和所述用户数据，生成所述实体店的评价结果。可选的，采集所述实体店相关的用户数据，包括：通过所述实体店的图像采集模块采集获得用户的视频信息；和/或通过所述实体店的终端设备获取用户的输入操作以及所述输入操作对应的输入信息。可选的，基于所述评价信息和所述用户数据，生成所述实体店的评价结果，包括：获取所述评价信息的第一可信度；并基于所述评价信息和所述第一可信度，生成评价信息得分值；获取所述用户数据的第二可信度；并基于所述用户数据和所述第二可信度，生成用户数据得分值；基于所述评价信息得分值和所述用户数据得分值，按照第一预定算法，生成所述实体店得分值，作为所述实体店的评价结果。可选的，基于所述评价信息和所述第一可信度，生成评价信息得分值，包括：根据所述评价信息，生成用于表征所述用户对所述实体店的情感倾向的用户情感倾向信息和用于表征用户对所述实体店的情感倾向的强度的用户情感强度值；其中，所述情感倾向包括正面倾向和负面倾向；基于所述用户情感倾向信息、所述用户情感强度值和所述第一可信度，按照第二预定算法，生成所述评价信息得分值。可选的，获取所述评价信息的第一可信度，包括：生成所述用户数据对应的第一用户情感倾向信息和第一情感倾向强度；生成所述评价信息对应的第二用户情感倾向信息和第二情感倾向强度；基于所述第一用户情感倾向信息、第一情感倾向强度、第二用户情感倾向信息和第二情感倾向强度，对所述评价信息进行可信度分析，获得所述第一可信度；其中，所述第一可信度与情感强度差值负相关，所述情感强度差值为所述第一情感倾向强度与所述第二情感倾向强度之间的差值。本申请实施例第二方面提供一种电子设备，包括：壳体；处理器，设置在所述壳体中，所述处理器用于通过网络平台获取实体店相关的评价信息；采集所述实体店相关的用户数据；基于所述评价信息和所述用户数据，生成所述实体店的评价结果。可选的，所述处理器用于：通过所述实体店的图像采集模块采集获得用户的视频信息；和/或通过所述实体店的终端设备获取用户的输入操作以及所述输入操作对应的输入信息。可选的，所述处理器用于：获取所述评价信息的第一可信度；并基于所述评价信息和所述第一可信度，生成评价信息得分值；获取所述用户数据的第二可信度；并基于所述用户数据和所述第二可信度，生成用户数据得分值；基于所述评价信息得分值和所述用户数据得分值，按照第一预定算法，生成所述实体店得分值，作为所述实体店的评价结果。可选的，所述处理器用于：根据所述评价信息，生成用于表征所述用户对所述实体店的情感倾向的用户情感倾向信息和用于表征用户对所述实体店的情感倾向的强度的用户情感强度值；其中，所述情感倾向包括正面倾向和负面倾向；基于所述用户情感倾向信息、所述用户情感强度值和所述第一可信度，按照第二预定算法，生成所述评价信息得分值。可选的，所述处理器用于：生成所述用户数据对应的第一用户情感倾向信息和第一情感倾向强度；生成所述评价信息对应的第二用户情感倾向信息和第二情感倾向强度；基于所述第一用户情感倾向信息、第一情感倾向强度、第二用户情感倾向信息和第二情感倾向强度，对所述评价信息进行可信度分析，获得所述第一可信度；其中，所述第一可信度与情感强度差值负相关，所述情感强度差值为所述第一情感倾向强度与所述第二情感倾向强度之间的差值。本申请实施例第三方面提供一种电子设备，包括：获取单元，用于通过网络平台获取实体店相关的评价信息；采集单元，用于采集所述实体店相关的用户数据；生成单元，用于基于所述评价信息和所述用户数据，生成所述实体店的评价结果。本专利技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：1、本申请实施例的方案中，通过网络平台获取实体店相关的评价信息；采集所述实体店相关的用户数据；然后，基于所述评价信息和所述用户数据，生成所述实体店的评价结果。通过网络平台获取的实体店的评价信息和实体店采集到的用户数据，综合生成实体店的评价结果，避免了依靠人力对用户的评价进行采集，从而缓解了现有技术中存在的实体店的评价不够客观的技术问题，实现了获取更加客观的实体店评价的技术效果。2、本申请实施例的方案中，采集实体店相关的用户数据包括：通过所述实体店的图像采集模块采集获得用户的视频信息；和/或通过所述实体店的终端设备获取用户的输入操作以及所述输入操作对应的输入信息。视频信息是通过图像采集模块直接采集获得的，输入操作以及所述输入操作对应的输入信息是通过终端设备直接采集获得的，可见，本申请实施例的方案中，采集实体店相关的用户数据时，避免了评价过程中的主观因素，从而使得实体店的评价更加客观。3、本申请实施例的方案中，对于通过网络平台获取的评价信息，在分析评价信息的可信度时，通过实体店采集到的用户数据对评价信息进行可信度分析，且评价信息的第一可信度与情感强度差值负相关，情感强度差值为用户数据的情感倾向强度与评价信息的情感倾向强度之间的差值，也就是说，用户数据的情感倾向强度与评价信息的情感倾向强度越接近，评价信息的第一可信度越高；反之，则相反。由于实体店采集到的用户数据为真实的数据，因此，通过用户数据对评价信息的可信度进行分析，能够减小虚假的网络评价信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种信息处理方法，包括：通过网络平台获取实体店相关的评价信息；采集所述实体店相关的用户数据；基于所述评价信息和所述用户数据，生成所述实体店的评价结果。

【技术特征摘要】
1.一种信息处理方法，包括：
通过网络平台获取实体店相关的评价信息；
采集所述实体店相关的用户数据；
基于所述评价信息和所述用户数据，生成所述实体店的评价结果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采集所述实体店相关的用户数
据，包括：
通过所述实体店的图像采集模块采集获得用户的视频信息；和/或
通过所述实体店的终端设备获取用户的输入操作以及所述输入操作对应的
输入信息。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，基于所述评价信息和所述
用户数据，生成所述实体店的评价结果，包括：
获取所述评价信息的第一可信度；并基于所述评价信息和所述第一可信度，
生成评价信息得分值；
获取所述用户数据的第二可信度；并基于所述用户数据和所述第二可信度，
生成用户数据得分值；
基于所述评价信息得分值和所述用户数据得分值，按照第一预定算法，生
成所述实体店得分值，作为所述实体店的评价结果。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述评价信息和所述第一
可信度，生成评价信息得分值，包括：
根据所述评价信息，生成用于表征所述用户对所述实体店的情感倾向的用
户情感倾向信息和用于表征用户对所述实体店的情感倾向的强度的用户情感强
度值；其中，所述情感倾向包括正面倾向和负面倾向；
基于所述用户情感倾向信息、所述用户情感强度值和所述第一可信度，按
照第二预定算法，生成所述评价信息得分值。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述评价信息的第一可信

\t度，包括：
生成所述用户数据对应的第一用户情感倾向信息和第一情感倾向强度；生
成所述评价信息对应的第二用户情感倾向信息和第二情感倾向强度；
基于所述第一用户情感倾向信息、第一情感倾向强度、第二用户情感倾向
信息和第二情感倾向强度，对所述评价信息进行可信度分析，获得所述第一可
信度；
其中，所述第一可信度与情感强度差值负相关，所述情感强度差值为所述
第一情感倾向强度与所述第二情感倾向强度之间的差值。
6.一种电子设备，包括：
壳体；
处理器，设置在所述壳体...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡长建，贾鹏程，郑帆，
申请(专利权)人：联想北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11