一种电子商务评价管理系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电子商务评价管理系统，包括数据采集模块、云存储模块、中心控制模块、购买分析模块、评价分析模块、风险分析模块、等级划分模块，数据采集模块对与商品交易相关的所有信息进行采集得到运营数据，并将运营数据发送至云存储模块，购买分析模块通过浏览数据对消费者购买商品的过程进行分析得到情感倾向指数，再由评价分析模块结合情感倾向指数利用模糊评价算法进行综合评估分析得到评价分析结果，最后由风险分析模块和等价划分模块对最新发布的评价信息进行等级划分，通过对评价信息的可信度分析来提高了商品评价的真实性，避免了电子商务平台和经营者请人代刷好评的问题，使得消费者在购买商品时更直观的得到最真实的参考。真实的参考。真实的参考。

【技术实现步骤摘要】
一种电子商务评价管理系统


[0001]本专利技术涉及电子商务信息管理
，特别是涉及一种电子商务评价管理系统。

技术介绍

[0002]电子商务已经越来越多的应用于各种商务贸易活动中，电子商务是以网上交易为基础，实现平台、商家和消费者利用数字化沟通渠道顺利进行交易、配送和支付目的的体系；随着电子商务市场的不断发展，电子商务评价系统中评价信息的真实性成为影响消费者用户购买的一个重要参考指标，现有技术中，已经存在B2B、B2C等商业模式对评价系统进行评估指导，基于因子分析饱含数学逻辑的算法和适应性算法的评价指标体系，但是评价指标体系仍存在很多问题，平台经营者与平台内经营者为同一主体，这会导致设计评价制度时存在的利益冲突，并且消费者评价本身具有浓厚的主观性色彩，消费者与市场环境建设的观念不足，很多消费者在消费体验和商品质量没有低于预期的情况下，会为了蝇头小利或者逃避商家骚扰，做出不符合内心真实心意的信用评价，致使消费者信用评价不客观；除此之外，电子商务的评价系统中还存在人为的故意刷单行为，这些都将破坏电子商务评价过程中的真实性，为此，我们提出了一种电子商务评价管理系统。

技术实现思路

[0003]针对上述情况，为克服现有技术之缺陷，本专利技术之目的在于提供一种电子商务评价管理系统，购买分析模块通过对消费者最新发布的评价信息对应的商品前浏览过程中数据的分析得到消费者的情感倾向指数，再由评级分析模块根据消费者的所有评价信息进行综合分析得到评价分析结果，最后由风险分析模块和等级划分模块对最新发布的商品的评价信息进行等级划分，并显示在评价信息上，使得其他消费者在参考评价信息过程中，选择优质的评价信息进行参考，并有效的将恶意刷单和有意差评的评价信息进行剔除，提高了评价信息的真实性。
[0004]其解决的技术方案是，一种电子商务评价管理系统，包括数据采集模块、云存储模块、中心控制模块、购买分析模块、评价分析模块、风险分析模块、等级划分模块，数据采集模块对电子商务商品交易平台上的所有信息进行采集得到运营数据，并将运营数据发送至云存储模块进行存储，运营数据中包括商品信息、消费者信息、经营者信息、浏览信息、评价信息，中心控制模块是评价管理系统的中心，此系统管理过程具体如下：
[0005](1)购买分析模块根据数据采集模块采集的运营数据进行评估分析得到消费者购买商品前的情感倾向指数，并将消费者的情感倾向指数发送至评价分析模块和风险分析模块，购买分析模块的分析过程如下：
[0006]步骤1、消费者用户通过注册的账户登陆电子商务评价管理系统，管理系统对消费者购买商品的评价信息进行评价管理时，购买分析模块根据评价商品的商品信息中的商品类型和商品购买时间来对浏览信息进行分析，并提取评价商品被购买前的t时间段内浏览
信息的浏览特征矩阵记为W，W＝(S1,S2,S3…
S
k
)，k为在评级商品被购买前的t时间段内消费者浏览信息中的浏览节点的个数，商品购买时间决定了时间t，不同的浏览节点代表不同的商品，浏览特征矩阵是根据不同浏览节点的浏览商品的商品特征决定；
[0007]步骤2、购买分析模块再根据不同的浏览节点提取对应的浏览信息中的浏览特征，并根据浏览节点对应的浏览特征得到对应的浏览特征向量S
i
,i∈[1,k]，购买矩阵根据评价商品的商品信息得到对应的评价商品特征向量S
‘
，再分别计算评价商品特征向量S
‘
与S
i
,i∈[1,k]的相似度，将相似度大于的浏览特征向量对应的浏览商家的经营者信息提取出来，并将经营者信息中不同的浏览商家信息转化为相关浏览向量，并记为X1,X2,X3…
X
n
，n表示的是浏览商家的个数，n是通过浏览商品之间的相似度来确定的；
[0008]步骤3、购买分析模块根据浏览商家的相关浏览向量和浏览信息的进行分析得到消费者在购买过程中对不同的浏览节点的情感倾向指数，再利用情感倾向指数来表示消费者在浏览过程中对与评价商品相似的浏览商品的购买倾向；
[0009]步骤4、购买分析模块将分析得到情感倾向指数发送至评价分析模块和风险分析模块，风险分析模块通过对运营数据的分析来对电子商务交易平台的信息安全状态进行实时监控；
[0010](2)评价分析模块以消费者的注册账户为单位对一个消费者已经填写的所有已购买商品的评价信息进行分析得到评价分析结果，并将评价分析结果发送至风险分析模块，评价分析模块根据评价信息得到对应商品类型的信息熵、评价时间、评价商品类型，并通过对不同评价信息的语义分析来判断评价信息与消费者情感对应的程度；
[0011](3)所述风险分析模块根据接收的情感倾向指数和评价分析结果对消费者和商家的交易过程进行监督和安全风险管理，风险评估的过程包括动态风险评估和静态风险评估，动态风险评估是平台风险分析模块根据实时动态数据的分析，静态风险评估是对已经产生的运营数据的分析；
[0012](4)等级划分模块根据风险分析模块的风险分析结果和评价分析结果对评价信息进行分类和级别显示，将评价得到的真实性级别显示在评价信息上，级别的划分是以真实程度进行划分的，中心控制模块是评价控制管理的中心，是由第三方评价机构进行管理的，不受平台和平台上商家的管理和限制。
[0013]所述步骤3根据不同的相关浏览向量和浏览信息的对评价商品在购买前的浏览过程进行分析得到消费者对不同的浏览节点的情感倾向指数，具体分析过程如下：
[0014]步骤一、购买分析模块根据购买商品的评价信息的相似度分析得到n个相关浏览向量X1,X2,X3…
X
n
，通过n个相关浏览向量进行分析得到对应的相关浏览矩阵X，并根据相关浏览矩阵X得到不同的浏览指标情感倾向的判断矩阵；
[0015]步骤二、利用相关浏览矩阵对浏览节点的浏览时间、浏览信息量、重复浏览的浏览节点频率的浏览指标的分析来对应商品的购买的情感倾向程度来进行判定，并计算不同浏览指标的的权重，权重分析公式如下：
[0016][0017]其中，P
ij
为第i个相关浏览向量的第j个浏览指标的权重，X
i
＝(X
i1
,X
i2
,X
i3
…
X
im
)，m
为浏览节点对应的浏览指标的个数，P
ij
代表m个不同浏览指标的权重；
[0018]步骤三、购买分析模块再根据P
ij
计算第j项浏览指标的熵值，用E
j
表示，
[0019][0020]其中，m为浏览指标个数，信息熵冗余度记为d
j
，d
j
＝1
‑
E
j
，再利用熵值和信息熵冗余度分析得到不同浏览指标的评价维度；
[0021]步骤四、购买分析模块最后再利用不同的浏览指标的评价维度和来表示不同的情感本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电子商务评价管理系统，其特征在于，包括数据采集模块、云存储模块、中心控制模块、购买分析模块、评价分析模块、风险分析模块、等级划分模块，数据采集模块对电子商务商品交易平台上的所有信息进行采集得到运营数据，并将运营数据发送至云存储模块进行存储，运营数据中包括商品信息、消费者信息、经营者信息、浏览信息、评价信息，中心控制模块是评价管理系统的中心，此系统管理过程具体如下：(1)购买分析模块根据数据采集模块采集的运营数据进行评估分析得到消费者购买商品前的情感倾向指数，并将消费者的情感倾向指数发送至评价分析模块和风险分析模块，购买分析模块的分析过程如下：步骤1、消费者用户通过注册的账户登陆电子商务评价管理系统，管理系统对消费者购买商品的评价信息进行评价管理时，购买分析模块根据评价商品的商品信息中的商品类型和商品购买时间来对浏览信息进行分析，并提取评价商品被购买前的t时间段内浏览信息的浏览特征矩阵记为W，W＝(S1,S2,S3…
S
k
)，k为在评级商品被购买前的t时间段内消费者浏览信息中的浏览节点的个数，商品购买时间决定了时间t，不同的浏览节点代表不同的商品，浏览特征矩阵是根据不同浏览节点的浏览商品的商品特征决定；步骤2、购买分析模块再根据不同的浏览节点提取对应的浏览信息中的浏览特征，并根据浏览节点对应的浏览特征得到对应的浏览特征向量S
i
,i∈[1,k]，购买矩阵根据评价商品的商品信息得到对应的评价商品特征向量S
‘
，再分别计算评价商品特征向量S
‘
与S
i
,i∈[1,k]的相似度，将相似度大于的浏览特征向量对应的浏览商家的经营者信息提取出来，并将经营者信息中不同的浏览商家信息转化为相关浏览向量，并记为X1,X2,X3…
X
n
，n表示的是浏览商家的个数，n是通过浏览商品之间的相似度来确定的；步骤3、购买分析模块根据浏览商家的相关浏览向量和浏览信息的进行分析得到消费者在购买过程中对不同的浏览节点的情感倾向指数，再利用情感倾向指数来表示消费者在浏览过程中对与评价商品相似的浏览商品的购买倾向；步骤4、购买分析模块将分析得到情感倾向指数发送至评价分析模块和风险分析模块，风险分析模块通过对运营数据的分析来对电子商务交易平台的信息安全状态进行实时监控；(2)评价分析模块以消费者的注册账户为单位对一个消费者已经填写的所有已购买商品的评价信息进行分析得到评价分析结果，并将评价分析结果发送至风险分析模块，评价分析模块根据评价信息得到对应商品类型的信息熵、评价时间、评价商品类型，并通过对不同评价信息的语义分析来判断评价信息与消费者情感对应的程度；(3)所述风险分析模块根据接收的情感倾向指数和评价分析结果对消费者和商家的交易过程进行监督和安全风险管理，风险评估的过程包括动态风险评估和静态风险评估，动态风险评估是平台风险分析模块根据实时动态数据的分析，静态风险评估是对已经产生的运营数据的分析；(4)等级划分模块根据风险分析模块的风险分析结果和评价分析结果对评价信息进行分类和级别显示，将评价得到的真实性级别显示在评价信息上，级别的划分是以真实程度进行划分的，中心控制模块是评价控制管理的中心，是由第三方评价机构进行管理的，不受平台和平台上商家的管理和限制。
2.根据权利要求1所述的一种电子商务评价管理系统，其特征在于，所述步骤3根据不同的相关浏览向量和浏览信息的对评价商品在购买前的浏览过程进行分析得到消费者对不同的浏览节点的情感倾向指数，具体分析过程如下：步骤一、购买分析模块根据购买商品的评价信息的相似度分析得到n...

【专利技术属性】
技术研发人员：王峰，张万营，彭大鸿，
申请(专利权)人：王峰，
类型：发明
国别省市：