用于生成信息的方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标店铺在预设时间段内的反馈数据，其中，反馈数据包括至少一种评价信息；基于预先设置的评价信息的权重值以及至少一种评价信息，确定目标店铺的初始评价值；基于所确定的初始评价值，确定目标店铺的优化评价值；基于所确定的优化评价值，生成信息报告。该实施方式提高了所生成的信息的准确性。

【技术实现步骤摘要】
用于生成信息的方法和装置
本申请实施例涉及计算机
，具体涉及用于生成信息的方法和装置。
技术介绍
随着网络技术的发展，数据的获取也越来越便利。通过对获取的数据进行分析并加以利用可以对各个领域进行指导。网络的发展同时也为人们的生活提供了更多的便利。人们可以通过网络等购买商品、预约服务(例如家政服务、教育培训)、预定线下实体店活动等。为了提高用户的购物体验，现有的数据分析平台通常对获取到的店铺的各种数据进行分析，根据分析结果可以确定出店铺在各个方面的市场竞争力，从而指导用户选择自己喜欢的店铺进行购物。
技术实现思路
本申请实施例提出了用于生成信息的方法和装置。第一方面，本申请实施例提供了一种用于生成信息的方法，包括：获取目标店铺在预设时间段内的反馈数据，其中，反馈数据包括至少一种评价信息；基于预先设置的评价信息的权重值以及至少一种评价信息，确定目标店铺的初始评价值；基于所确定的初始评价值，确定目标店铺的优化评价值；基于所确定的优化评价值，生成信息报告。在一些实施例中，该方法还包括：获取目标店铺的物品品类信息；基于所获取的物品品类信息，确定目标店铺的类别；以及基于所确定的初始评价值，确定目标店铺的优化评价值，包括：获取样本集合，样本集合中的样本包括与目标店铺所属的类别相同的样本店铺的样本初始评价值；确定样本集合中的样本初始评价值的均值；基于所确定的样本初始评价值的均值和目标店铺的初始评价值，确定目标店铺的优化评价值。在一些实施例中，基于目标店铺的初始评价值和所确定的样本初始评价值的均值，确定目标店铺的优化评价值，包括：将目标店铺的初始评价值输入至预先训练的逻辑斯蒂回归模型，得到对初始评价值处理后的离散值，逻辑斯蒂回归模型用于表征初始评价值与离散值之间的对应关系；基于所得到的离散值、所确定的样本初始评价值的均值，确定目标店铺的优化评价值。在一些实施例中，基于所确定的样本初始评价值的均值和目标店铺的初始评价值，确定目标店铺的优化评价值，包括：基于样本初始评价值的均值、样本店铺的数目以及样本店铺的样本初始评价值，确定逻辑回归参数；基于所确定的逻辑回归参数以及目标店铺的初始评价值，利用逻辑回归算法得到目标店铺的初始评价值的离散值；基于所得到的离散值、所确定的样本初始评价值的均值，确定目标店铺的优化评价值。在一些实施例中，基于所确定的样本初始评价值的均值和目标店铺的初始评价值，确定目标店铺的优化评价值还包括：确定所确定的优化评价值是否达到预设优化阈值；响应于确定目标店铺的优化评价值未达到预设优化阈值，调整样本集合中的样本的数目；基于调整的样本集合，确定目标店铺的优化评价值。在一些实施例中，基于所得到的优化评价值，生成信息报告，包括：确定所得到的目标店铺的优化评价值所属的阈值段；基于预先设置的阈值段与评价信息之间的对应关系，确定与所确定的优化评价值对应的评价信息；基于所确定的优化评价值以及所确定的评价信息，生成信息报告。第二方面，本申请实施例提供了一种用于生成信息的装置，包括：反馈数据获取单元，被配置成获取目标店铺在预设时间段内的反馈数据，其中，反馈数据包括至少一种评价信息；初始评价值确定单元，被配置成基于预先设置的评价信息的权重值以及至少一种评价信息，确定目标店铺的初始评价值；优化评价值确定单元，被配置成基于所确定的初始评价值，确定目标店铺的优化评价值；生成单元，被配置成基于所确定的优化评价值，生成信息报告。在一些实施例中，该装置还包括：物品品类信息获取单元，被配置成获取目标店铺的物品品类信息；类别确定单元，被配置成基于所获取的物品品类信息，确定目标店铺的类别；以及优化评价值确定单元包括：样本集合获取子单元，被配置成获取样本集合，样本集合中的样本包括与目标店铺所属的类别相同的样本店铺的样本初始评价值；均值确定子单元，被配置成确定样本集合中的样本初始评价值的均值；优化评价值确定子单元，被配置成基于所确定的样本初始评价值的均值和目标店铺的初始评价值，确定目标店铺的优化评价值。在一些实施例中，优化评价值确定子单元进一步被配置成：将目标店铺的初始评价值输入至预先训练的逻辑斯蒂回归模型，得到对初始评价值处理后的离散值，逻辑斯蒂回归模型用于表征初始评价值与离散值之间的对应关系；基于所得到的离散值、所确定的样本初始评价值的均值，确定目标店铺的优化评价值。在一些实施例中，优化评价值确定子单元进一步被配置成：基于样本初始评价值的均值、样本店铺的数目以及样本店铺的样本初始评价值，确定逻辑回归参数；基于所确定的逻辑回归参数以及目标店铺的初始评价值，利用逻辑回归算法得到目标店铺的初始评价值的离散值；基于所得到的离散值、所确定的样本初始评价值的均值，确定目标店铺的优化评价值。在一些实施例中，优化评价值确定子单元进一步被配置成：确定所确定的优化评价值是否达到预设优化阈值；响应于确定目标店铺的优化评价值未达到预设优化阈值，调整样本集合中的样本的数目；基于调整的样本集合，确定目标店铺的优化评价值。在一些实施例中，生成单元进一步被配置成：确定所得到的目标店铺的优化评价值所属的阈值段；基于预先设置的阈值段与评价信息之间的对应关系，确定与所确定的优化评价值对应的评价信息；基于所确定的优化评价值以及所确定的评价信息，生成信息报告。第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如控制方法中任意实施例的方法。第四方面，本申请实施例提供了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如控制方法中任意实施例的方法。本申请实施例提供的用于生成信息的方法和装置，首先获取目标店铺在预设时间段内的反馈数据，然后基于预先设置的评价信息的权重值以及至少一种评价信息的评价值来确定目标店铺的初始评价值，接着基于所确定的初始评价值来确定目标店铺的优化评价值，最后基于所确定的优化评价值来生成信息报告，从而提高了所生成的信息的准确性。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1是根据本申请实施例的可以应用于其中的示例性系统架构图；图2是根据本申请的用于生成信息的方法的一个实施例的流程图；图3是根据本申请的用于生成信息的方法的一个应用场景的示意图；图4是根据本申请的用于生成信息的方法的又一个实施例的流程图；图5是根据本申请的用于生成信息的装置的一个实施例的结构示意图；图6是适于用来实现本申请实施例的服务器的计算机系统的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于生成信息的方法，包括：/n获取目标店铺在预设时间段内的反馈数据，其中，所述反馈数据包括至少一种评价信息；/n基于预先设置的评价信息的权重值以及所述至少一种评价信息，确定所述目标店铺的初始评价值；/n基于所确定的初始评价值，确定所述目标店铺的优化评价值；/n基于所确定的优化评价值，生成信息报告。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于生成信息的方法，包括：
获取目标店铺在预设时间段内的反馈数据，其中，所述反馈数据包括至少一种评价信息；
基于预先设置的评价信息的权重值以及所述至少一种评价信息，确定所述目标店铺的初始评价值；
基于所确定的初始评价值，确定所述目标店铺的优化评价值；
基于所确定的优化评价值，生成信息报告。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
获取所述目标店铺的物品品类信息；
基于所获取的物品品类信息，确定所述目标店铺的类别；以及
所述基于所确定的初始评价值，确定所述目标店铺的优化评价值，包括：
获取样本集合，样本集合中的样本包括与所述目标店铺所属的类别相同的样本店铺的样本初始评价值；
确定所述样本集合中的样本初始评价值的均值；
基于所确定的样本初始评价值的均值和所述目标店铺的初始评价值，确定所述目标店铺的优化评价值。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述目标店铺的初始评价值和所确定的样本初始评价值的均值，确定所述目标店铺的优化评价值，包括：
将所述目标店铺的初始评价值输入至预先训练的逻辑斯蒂回归模型，得到对初始评价值处理后的离散值，所述逻辑斯蒂回归模型用于表征初始评价值与离散值之间的对应关系；
基于所得到的离散值、所确定的样本初始评价值的均值，确定所述目标店铺的优化评价值。


4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所确定的样本初始评价值的均值和所述目标店铺的初始评价值，确定所述目标店铺的优化评价值，包括：
基于所述样本初始评价值的均值、样本店铺的数目以及样本店铺的样本初始评价值，确定逻辑回归参数；
基于所确定的逻辑回归参数以及所述目标店铺的初始评价值，利用逻辑回归算法得到所述目标店铺的初始评价值的离散值；
基于所得到的离散值、所确定的样本初始评价值的均值，确定所述目标店铺的优化评价值。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所确定的样本初始评价值的均值和所述目标店铺的初始评价值，确定所述目标店铺的优化评价值，还包括：
确定所确定的优化评价值是否达到预设优化阈值；
响应于确定所述目标店铺的优化评价值未达到预设优化阈值，调整样本集合中的样本的数目；
基于调整的样本集合，确定所述目标店铺的优化评价值。


6.根据权利要求1-5之一所述的方法，其中，所述基于所得到的优化评价值，生成信息报告，包括：
确定所得到的目标店铺的优化评价值所属的阈值段；
基于预先设置的阈值段与评价信息之间的对应关系，确定与所确定的优化评价值对应的评价信息；
基于所确定的优化评价值以及所确定的评价信息，生成信息报告。


7.一种用于生成信息的装置，包括：
反馈数据获取单元，被配置成获取目标店铺在预设时间段内的反馈数据，其中，所述反馈数据包括至少一种评价信息；
初始评价值确定单元，被配置...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵国魂，贾庆玲，卢佳业，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11