店铺质量评价方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种店铺质量评价方法及装置。其中，方法包括：从店铺数据库中，提取多个预设店铺维度的店铺特征；针对每个预设店铺维度，根据店铺特征对多个店铺进行排序，得到每个预设店铺维度对应的店铺排序结果；根据每个预设店铺维度对应的店铺排序结果，选取第一店铺正样本及第一店铺负样本作为第一训练样本集合；根据第一训练样本集合中各个第一店铺样本的多个预设店铺维度的店铺特征以及各个第一店铺样本的标定数据，对店铺质量评价模型进行训练；利用训练得到的店铺质量评价模型确定待评价店铺的店铺质量，不仅提升了店铺质量评价的准确性，还提升了店铺质量的可信度，避免了人工标注产生的高昂代价。

Shop Quality Assessment Method and Equipment

The invention discloses a store quality evaluation method and a device. Among them, the method includes: extracting shop characteristics of multi-dimension of preset stores from store database; sorting multiple stores according to shop characteristics for each dimension of preset stores, and obtaining shop sorting results corresponding to each dimension of preset stores; and sorting results corresponding to each dimension of preset stores. Select the first store positive sample and the first store negative sample as the first training sample set; according to the shop characteristics of the preset store dimensions of each first store sample in the first training sample set and the calibration data of each first shop sample, train the store quality evaluation model; use the shop quality evaluation model obtained by training. Shop quality evaluation model to determine the shop quality to be evaluated not only improves the accuracy of shop quality evaluation, but also improves the credibility of shop quality, avoiding the high cost of manual labeling.

【技术实现步骤摘要】
店铺质量评价方法及装置
本专利技术涉及电子信息领域，具体涉及一种店铺质量评价方法及装置。
技术介绍
随着互联网及移动终端的普及，推广平台应运而生，很多商户选择在推广平台上开设店铺，以达到推广和营销的目的。为了便于用户在众多店铺选取高质量的店铺，就需要对店铺进行质量评估，因此，店铺质量对于推广平台、商户及用户而言都是非常重要的，推广平台可以根据店铺质量对店铺进行排序，从而向用户推荐高质量的店铺，进而提升推广平台的受众率，吸引更多商户入驻该平台；用户根据店铺质量可以筛选出合适的店铺，提升用户体验；对于商户而言，店铺质量能够激励商户用心经营店铺、为用户提供更好的体验。现有的店铺质量评价主要考虑的是用户反馈数据，例如，用户对一个店铺做出的评论中星级、口味、服务、环境的打分，衡量店铺质量的维度单一，另外，这种店铺质量评价方法在用户反馈数据较少时，所得到的店铺质量的可信度较低，在用户反馈数据较多时又无法识别是否存在刷单情况，导致店铺质量评价准确性低。虽然现有的店铺质量评价方法考虑利用机器学习模型来评价店铺质量，但往往是通过选取一个业务上比较相关的指标作为模型目标，通过人工标注的方式选取店铺正样本及店铺负样本。众所周知，店铺质量往往是一个综合评估，很难选取到一个可用的模型目标，例如，以点击率或转化率为模型目标都是片面的，另外，人工标注会造成由于人的主观因素而导致标注结果各异，而且还增加了时间成本和人工成本。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的店铺质量评价方法及装置。根据本专利技术的一个方面，提供了一种店铺质量评价方法，包括：从店铺数据库中，提取多个预设店铺维度的店铺特征；针对每个预设店铺维度，根据店铺特征对多个店铺进行排序，得到每个预设店铺维度对应的店铺排序结果；根据每个预设店铺维度对应的店铺排序结果，选取第一店铺正样本及第一店铺负样本作为第一训练样本集合；其中，第一店铺正样本在任一预设店铺维度的店铺排名数据在第一数据范围内，第一店铺负样本在任一预设店铺维度的店铺排名数据在第二数据范围内；根据第一训练样本集合中各个第一店铺样本的多个预设店铺维度的店铺特征以及各个第一店铺样本的标定数据，对店铺质量评价模型进行训练；利用训练得到的店铺质量评价模型确定待评价店铺的店铺质量。可选地，多个预设店铺维度包括：店铺内容维度、店铺品牌维度、店铺转化维度、店铺业务维度、店铺优惠维度和/或店铺位置维度。可选地，针对店铺内容维度，根据店铺特征对多个店铺进行排序进一步包括：针对每一个店铺，基于店铺内容维度的店铺特征利用训练得到的店铺内容丰富度评价模型进行店铺内容丰富度预测，得到店铺对应的店铺内容丰富度评分；根据店铺内容丰富度评分对多个店铺进行排序。可选地，店铺内容丰富度评价模型训练过程包括：从店铺数据库中，获取店铺页面的浏览信息；根据店铺页面的浏览信息计算有效浏览占比，并根据有效浏览占比选取第二店铺正样本及第二店铺负样本作为第二训练样本集合；根据第二训练样本集合中各个第二店铺样本的店铺内容维度的店铺特征以及各个第二店铺样本的标定数据，对店铺内容丰富度评价模型进行训练。可选地，根据店铺页面的浏览信息计算有效浏览占比进一步包括：根据店铺页面的浏览信息，统计用户对店铺页面的有效浏览次数及总浏览次数；根据有效浏览次数及总浏览次数计算有效浏览占比。可选地，针对店铺位置维度，根据以下参数对店铺排序：店铺影响力、同行业店铺排名、店铺所属区域。可选地，店铺质量评价模型包括：逻辑斯特回归模型、评分卡模型。可选地，利用训练得到的店铺质量评价模型确定待评价店铺的店铺质量进一步包括：利用训练得到的评分卡模型确定待评价店铺的店铺质量评分；在利用训练得到的评分卡模型确定待评价店铺的店铺质量评分之后，方法还包括：将店铺质量评分以预设展示方式展示给商户。可选地，在店铺数据库中，提取多个预设店铺维度的店铺特征之后，方法还包括：针对每个预设店铺维度，对预设店铺维度的店铺特征进行异常值剔除处理；对经过异常值剔除处理的预设店铺维度的店铺特征进行离散化处理；基于预设参考信息对经过离散化处理的预设店铺维度的店铺特征进行归一化处理。可选地，利用训练得到的店铺质量评价模型确定待评价店铺的店铺质量进一步包括：提取待评价店铺在多个预设店铺维度的店铺特征；基于多个预设店铺维度的店铺特征利用训练得到的店铺质量评价模型进行店铺质量评价，得到店铺对应的店铺质量。根据本专利技术的另一方面，提供了一种店铺质量评价装置，包括：提取模块，适于从店铺数据库中，提取多个预设店铺维度的店铺特征；排序模块，适于针对每个预设店铺维度，根据店铺特征对多个店铺进行排序，得到每个预设店铺维度对应的店铺排序结果；选取模块，适于根据每个预设店铺维度对应的店铺排序结果，选取第一店铺正样本及第一店铺负样本作为第一训练样本集合；其中，第一店铺正样本在任一预设店铺维度的店铺排名数据在第一数据范围内，第一店铺负样本在任一预设店铺维度的店铺排名数据在第二数据范围内；店铺质量评价模型训练模块，适于根据第一训练样本集合中各个第一店铺样本的多个预设店铺维度的店铺特征以及各个第一店铺样本的标定数据，对店铺质量评价模型进行训练；评价模块，适于利用训练得到的店铺质量评价模型确定待评价店铺的店铺质量。可选地，多个预设店铺维度包括：店铺内容维度、店铺品牌维度、店铺转化维度、店铺业务维度、店铺优惠维度和/或店铺位置维度。可选地，排序模块进一步包括：店铺内容丰富度预测单元，适于针对每一个店铺，基于店铺内容维度的店铺特征利用训练得到的店铺内容丰富度评价模型进行店铺内容丰富度预测，得到店铺对应的店铺内容丰富度评分；排序单元，适于根据店铺内容丰富度评分对多个店铺进行排序。可选地，装置还包括：店铺内容丰富度评价模型训练模块；店铺内容丰富度评价模型训练模块包括：获取单元，适于从店铺数据库中，获取店铺页面的浏览信息；计算单元，适于根据店铺页面的浏览信息计算有效浏览占比；选取单元，适于根据有效浏览占比选取第二店铺正样本及第二店铺负样本作为第二训练样本集合；店铺内容丰富度评价模型训练单元，适于根据第二训练样本集合中各个第二店铺样本的店铺内容维度的店铺特征以及各个第二店铺样本的标定数据，对店铺内容丰富度评价模型进行训练。可选地，计算单元进一步适于：根据店铺页面的浏览信息，统计用户对店铺页面的有效浏览次数及总浏览次数；根据有效浏览次数及总浏览次数计算有效浏览占比。可选地，针对店铺位置维度，根据以下参数对店铺排序：店铺影响力、同行业店铺排名、店铺所属区域。可选地，店铺质量评价模型包括：逻辑斯特回归模型、评分卡模型。可选地，评价模块进一步适于：利用训练得到的评分卡模型确定待评价店铺的店铺质量评分；装置还包括：展示模块，适于将店铺质量评分以预设展示方式展示给商户。可选地，装置还包括：异常值剔除处理模块，适于针对每个预设店铺维度，对预设店铺维度的店铺特征进行异常值剔除处理；离散化处理模块，适于对经过异常值剔除处理的预设店铺维度的店铺特征进行离散化处理；归一化处理模块，适于基于预设参考信息对经过离散化处理的预设店铺维度的店铺特征进行归一化处理。可选地，评价模块进一步适于：提取待评价店铺在多个预设店铺维度的店铺特征；基于多个预设店铺本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种店铺质量评价方法，包括：从店铺数据库中，提取多个预设店铺维度的店铺特征；针对每个预设店铺维度，根据店铺特征对多个店铺进行排序，得到每个预设店铺维度对应的店铺排序结果；根据每个预设店铺维度对应的店铺排序结果，选取第一店铺正样本及第一店铺负样本作为第一训练样本集合；其中，所述第一店铺正样本在任一预设店铺维度的店铺排名数据在第一数据范围内，所述第一店铺负样本在任一预设店铺维度的店铺排名数据在第二数据范围内；根据第一训练样本集合中各个第一店铺样本的多个预设店铺维度的店铺特征以及各个第一店铺样本的标定数据，对店铺质量评价模型进行训练；利用训练得到的店铺质量评价模型确定待评价店铺的店铺质量。

【技术特征摘要】
1.一种店铺质量评价方法，包括：从店铺数据库中，提取多个预设店铺维度的店铺特征；针对每个预设店铺维度，根据店铺特征对多个店铺进行排序，得到每个预设店铺维度对应的店铺排序结果；根据每个预设店铺维度对应的店铺排序结果，选取第一店铺正样本及第一店铺负样本作为第一训练样本集合；其中，所述第一店铺正样本在任一预设店铺维度的店铺排名数据在第一数据范围内，所述第一店铺负样本在任一预设店铺维度的店铺排名数据在第二数据范围内；根据第一训练样本集合中各个第一店铺样本的多个预设店铺维度的店铺特征以及各个第一店铺样本的标定数据，对店铺质量评价模型进行训练；利用训练得到的店铺质量评价模型确定待评价店铺的店铺质量。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个预设店铺维度包括：店铺内容维度、店铺品牌维度、店铺转化维度、店铺业务维度、店铺优惠维度和/或店铺位置维度。3.根据权利要求2所述的方法，其中，针对店铺内容维度，根据店铺特征对多个店铺进行排序进一步包括：针对每一个店铺，基于店铺内容维度的店铺特征利用训练得到的店铺内容丰富度评价模型进行店铺内容丰富度预测，得到店铺对应的店铺内容丰富度评分；根据店铺内容丰富度评分对多个店铺进行排序。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述店铺内容丰富度评价模型训练过程包括：从店铺数据库中，获取店铺页面的浏览信息；根据所述店铺页面的浏览信息计算有效浏览占比，并根据所述有效浏览占比选取第二店铺正样本及第二店铺负样本作为第二训练样本集合；根据第二训练样本集合中各个第二店铺样本的店铺内容维度的店铺特征以及各个第二店铺样本的标定数据，对店铺内容丰富度评价模型进行训练。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据店铺页面的浏览信息计算有效浏...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘传宝，李宇，沈丹，
申请(专利权)人：口口相传北京网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11