评论信息的排序方法及装置、电子设备制造方法及图纸

本公开是关于一种评论信息的排序方法及装置、电子设备。该方法包括：获取评论信息的属性特征和第一用户的偏好特征，所述第一用户为浏览所述评论信息的用户；获取各所述属性特征与所述偏好特征之间的匹配度；按照所述匹配度确定各所述评论信息的排序信息；根据所述排序信息显示所述评论信息。这样，第一用户可以按照自己偏好浏览评论信息，能够最大程度的从评论信息中得到有价值的信息，加深第一用户对浏览对象的客观印象，有利于提升浏览体验。本实施例可以为不同的第一用户提供不同排序信息的评论信息，从而针对不同第一用户提供个性化服务，提升第一用户的使用体验。

【技术实现步骤摘要】
评论信息的排序方法及装置、电子设备
本公开涉及数据处理
，尤其涉及一种评论信息的排序方法及装置、电子设备。
技术介绍
购物网站在展示商品时，还为浏览者(下称第一用户)展示已购买此商品客户(下称第二用户)的评论，以使第一用户更深入地了解商品。通常情况下，上述评论信息对第一用户具有较大的帮助。在实现本公开方案的过程中，专利技术人发现：现有购物网站通常按照评论信息的发布时间进行展示，导致信息量较大的评论信息可能因发布时间过早而排在最后，降低该评论信息被第一用户看到的概率。另外，恶意刷评论信息的“网络水军”利用作弊手段使其发布的评论信息展示在最前面，进一步降低信息量较大的评论信息被第一用户看到的概率，降低第一用户的购物体验。
技术实现思路
本公开提供一种评论信息的排序方法及装置、电子设备，以解决相关技术中的不足。根据本公开实施例的第一方面，提供一种评论信息的排序方法，所述方法包括：获取评论信息的属性特征和第一用户的偏好特征，所述第一用户为浏览所述评论信息的用户；获取各所述属性特征与所述偏好特征之间的匹配度；按照所述匹配度确定各所述评论信息的排序信息；根据所述排序信息显示所述评论信息。可选地，所述获取评论信息的属性特征和第一用户的偏好特征，包括：根据所述第一用户的历史行为记录确定所述偏好特征；确定所述第一用户选择对象对应的评论信息以及发布各所述评论信息的第二用户；根据所述第二用户的历史行为记录确定所述属性特征。可选地，在所述根据所述第二用户的历史行为记录确定所述属性特征之前，所述获取评论信息的属性特征和第一用户的偏好特征，包括：基于所述第一用户的偏好特征获取所述第二用户的历史行为记录。可选地，所述根据所述第一用户的历史行为记录确定所述偏好特征，包括：对所述第一用户的历史行为记录中的评论信息进行内容识别，得到内容特征；将所述内容特征确定为所述偏好特征。可选地，所述获取各所述属性特征与所述偏好特征之间的匹配度，包括：将所述偏好特征转换成第一特征向量；将所述属性特征转换成第二特征向量；根据余弦公式计算所述第一特征向量和所述第二特征向量的余弦值；将所述余弦值确定为所述匹配度的值。可选地，所述获取各所述属性特征与所述偏好特征之间的匹配度，包括：获取所述偏好特征的第一特征值和所述属性特征的第二特征值；所述第一特征值为所述偏好特征中各特征对应特征分值的加权之和；所述第二特征值为所述属性特征中各特征对应特征分值的加权之和；获取所述第一特征值和所述第二特征值之间的比值；将所述比值作为所述匹配度的值。可选地，所述获取所述偏好特征的第一特征值和所述属性特征的第二特征值，包括：获取特征数据表，所述特征数据表中各数据是为对应特征配置的特征分值；根据所述特征数据表获取所述偏好特征中各特征对应的第一特征分值，和与所述属性特征中各特征对应的第二特征分值；根据所述第一特征分值和第一权重系数获取所述第一特征值；根据所述第二特征分值和第二权重系数获取所述第二特征值。根据本公开实施例的第二方面，提供一种评论信息的排序装置，所述装置包括：特征获取模块，用于获取评论信息的属性特征和第一用户的偏好特征，所述第一用户为浏览所述评论信息的用户；匹配度获取模块，用于获取各所述属性特征与所述偏好特征之间的匹配度；排序确定模块，用于按照所述匹配度确定各所述评论信息的排序信息；信息显示模块，用于根据所述排序信息显示所述评论信息。可选地，所述特征获取模块包括：偏好特征确定单元，用于根据所述第一用户的历史行为记录确定所述偏好特征；第二用户确定单元，用于确定所述第一用户选择对象对应的评论信息以及发布各所述评论信息的第二用户；属性特征确定单元，用于根据所述第二用户的历史行为记录确定所述属性特征。可选地，所述特征获取模块还包括：记录获取单元，用于基于所述第一用户的偏好特征获取所述第二用户的历史行为记录。可选地，所述偏好特征确定单元包括：评论信息识别子单元，用于对所述第一用户的历史行为记录中的评论信息进行内容识别，得到内容特征；偏好特征确定子单元，用于将所述内容特征确定为所述偏好特征可选地，所述匹配度获取模块包括：第一转换单元，用于将所述偏好特征转换成第一特征向量；第二转换单元，用于将所述属性特征转换成第二特征向量；余弦值计算单元，用于根据余弦公式计算所述第一特征向量和所述第二特征向量的余弦值；第一匹配度确定单元，用于将所述余弦值确定为所述匹配度的值。可选地，所述匹配度获取模块包括：特征值获取单元，用于获取所述偏好特征的第一特征值和所述属性特征的第二特征值；所述第一特征值为所述偏好特征中各特征对应特征分值的加权之和；所述第二特征值为所述属性特征中各特征对应特征分值的加权之和；比值计算单元，用于获取所述第一特征值和所述第二特征值之间的比值；第二匹配度确定单元，用于确定将所述比值作为所述匹配度的值。可选地，所述特征值获取单元包括：数据表获取子单元，用于获取特征数据表，所述特征数据表中各数据是为对应特征配置的特征分值；特征分值获取子单元，用于根据所述特征数据表获取所述偏好特征中各特征对应的第一特征分值，和与所述属性特征中各特征对应的第二特征分值；第一特征值获取子单元，用于根据所述第一特征分值和第一权重系数获取所述第一特征值；第二特征值获取子单元，用于根据所述第二特征分值和第二权重系数获取所述第二特征值。根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器用于：获取评论信息的属性特征和第一用户的偏好特征，所述第一用户为浏览所述评论信息的用户；获取各所述属性特征与所述偏好特征之间的匹配度；按照所述匹配度确定各所述评论信息的排序信息；根据所述排序信息显示所述评论信息。根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现：获取评论信息的属性特征和第一用户的偏好特征，所述第一用户为浏览所述评论信息的用户；获取各所述属性特征与所述偏好特征之间的匹配度；按照所述匹配度确定各所述评论信息的排序信息；根据所述排序信息显示所述评论信息。本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：由上述实施例可知，本公开实施例通过获取评论信息的属性特征和偏好特征之间的匹配度，然后按照匹配度确定各评价信息的排序信息，最后按照排序信息显示评价信息。这样，第一用户可以按照自己偏好浏览评论信息，能够最大程度的从评论信息中得到有价值的信息，加深第一用户对浏览对象的客观印象，有利于提升浏览体验。另外，本实施例可以为不同的第一用户提供不同排序信息的评论信息，从而针对不同第一用户提供个性化服务，提升第一用户的使用体验。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。图1是根据一示例性实施例示出的评论信息的排序方法的应用场景图；图2是根据一示例性实施例示出的评论信息的排序方法的方法流程示意图；图3是根据另一示例性实施例示出的评论信息的排序方法的方法流程示意图；图4是根据再一示例性实施例示出的评论信息的排序方法的方法流程示意图；图5是根据又一示例性实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种评论信息的排序方法，其特征在于，所述方法包括：获取评论信息的属性特征和第一用户的偏好特征，所述第一用户为浏览所述评论信息的用户；获取各所述属性特征与所述偏好特征之间的匹配度；按照所述匹配度确定各所述评论信息的排序信息；根据所述排序信息显示所述评论信息。

【技术特征摘要】
1.一种评论信息的排序方法，其特征在于，所述方法包括：获取评论信息的属性特征和第一用户的偏好特征，所述第一用户为浏览所述评论信息的用户；获取各所述属性特征与所述偏好特征之间的匹配度；按照所述匹配度确定各所述评论信息的排序信息；根据所述排序信息显示所述评论信息。2.根据权利要求1所述的排序方法，其特征在于，所述获取评论信息的属性特征和第一用户的偏好特征，包括：根据所述第一用户的历史行为记录确定所述偏好特征；确定所述第一用户选择对象对应的评论信息以及发布各所述评论信息的第二用户；根据所述第二用户的历史行为记录确定所述属性特征。3.根据权利要求2所述的排序方法，其特征在于，在所述根据所述第二用户的历史行为记录确定所述属性特征之前，所述获取评论信息的属性特征和第一用户的偏好特征，包括：基于所述第一用户的偏好特征获取所述第二用户的历史行为记录。4.根据权利要求2所述的排序方法，其特征在于，所述根据所述第一用户的历史行为记录确定所述偏好特征，包括：对所述第一用户的历史行为记录中的评论信息进行内容识别，得到内容特征；将所述内容特征确定为所述偏好特征。5.根据权利要求1所述的排序方法，其特征在于，所述获取各所述属性特征与所述偏好特征之间的匹配度，包括：将所述偏好特征转换成第一特征向量；将所述属性特征转换成第二特征向量；根据余弦公式计算所述第一特征向量和所述第二特征向量的余弦值；将所述余弦值确定为所述匹配度的值。6.根据权利要求1所述的排序方法，其特征在于，所述获取各所述属性特征与所述偏好特征之间的匹配度，包括：获取所述偏好特征的第一特征值和所述属性特征的第二特征值；所述第一特征值为所述偏好特征中各特征对应特征分值的加权之和；所述第二特征值为所述属性特征中各特征对应特征分值的加权之和；获取所述第一特征值和所述第二特征值之间的比值；将所述比值确定为所述匹配度的值。7.根据权利要求6所述的排序方法，其特征在于，所述获取所述偏好特征的第一特征值和所述属性特征的第二特征值，包括：获取特征数据表，所述特征数据表中各数据是为对应特征配置的特征分值；根据所述特征数据表获取所述偏好特征中各特征对应的第一特征分值，和与所述属性特征中各特征对应的第二特征分值；根据所述第一特征分值和第一权重系数获取所述第一特征值；根据所述第二特征分值和第二权重系数获取所述第二特征值。8.一种评论信息的排序装置，其特征在于，所述装置包括：特征获取模块，用于获取评论信息的属性特征和第一用户的偏好特征，所述第一用户为浏览所述评论信息的用户；匹配度获取模块，用于获取各所述属性特征与所述偏好特征之间的匹配度；排序确定模块，用于按照所述匹配度确定各所述评论信息的排序信息；信息显示模块，用于根据所述排序信息显示所述评论信息。9.根据权利要求8所述的排序装置，其特征在于，所述特征获取模块包括：偏好特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：申远南，冯宏华，张洸豪，吴涛，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11