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[發明專利]店鋪質量評價方法及裝置有效

專利信息
申請號: 201810614643.3 申請日: 2018-06-14
公開(公告)號: CN108921398B 公開(公告)日: 2020-12-11
發明(設計)人: 劉傳寶;李宇;沈丹 申請(專利權)人: 口口相傳(北京)網絡技術有限公司
主分類號: G06Q10/06 分類號: G06Q10/06;G06Q30/02
代理公司: 北京市浩天知識產權代理事務所(普通合伙) 11276 代理人: 宋菲;陳翠
地址: 100102 北京市朝*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 店鋪 質量 評價 方法 裝置
【權利要求書】:

1.一種店鋪質量評價方法,包括:

從店鋪數據庫中,提取多個預設店鋪維度的店鋪特征;

針對每個預設店鋪維度,根據店鋪特征對多個店鋪進行排序,得到每個預設店鋪維度對應的店鋪排序結果;

根據每個預設店鋪維度對應的店鋪排序結果,選取第一店鋪正樣本及第一店鋪負樣本作為第一訓練樣本集合;其中,所述第一店鋪正樣本在任一預設店鋪維度的店鋪排名數據均在第一數據范圍內,所述第一店鋪負樣本在任一預設店鋪維度的店鋪排名數據均在第二數據范圍內;

根據第一訓練樣本集合中各個第一店鋪樣本的多個預設店鋪維度的店鋪特征以及各個第一店鋪樣本的標定數據,對店鋪質量評價模型進行訓練;

利用訓練得到的店鋪質量評價模型確定待評價店鋪的店鋪質量;

其中,所述多個預設店鋪維度包括:店鋪內容維度、店鋪品牌維度、店鋪轉化維度、店鋪業務維度、店鋪優惠維度和/或店鋪位置維度。

2.根據權利要求1所述的方法,其中,針對店鋪內容維度,根據店鋪特征對多個店鋪進行排序進一步包括:

針對每一個店鋪,基于店鋪內容維度的店鋪特征利用訓練得到的店鋪內容豐富度評價模型進行店鋪內容豐富度預測,得到店鋪對應的店鋪內容豐富度評分;

根據店鋪內容豐富度評分對多個店鋪進行排序。

3.根據權利要求2所述的方法,其中,所述店鋪內容豐富度評價模型訓練過程包括:

從店鋪數據庫中,獲取店鋪頁面的瀏覽信息;

根據所述店鋪頁面的瀏覽信息計算有效瀏覽占比,并根據所述有效瀏覽占比選取第二店鋪正樣本及第二店鋪負樣本作為第二訓練樣本集合;

根據第二訓練樣本集合中各個第二店鋪樣本的店鋪內容維度的店鋪特征以及各個第二店鋪樣本的標定數據,對店鋪內容豐富度評價模型進行訓練。

4.根據權利要求3所述的方法,其中,所述根據店鋪頁面的瀏覽信息計算有效瀏覽占比進一步包括:

根據店鋪頁面的瀏覽信息,統計用戶對店鋪頁面的有效瀏覽次數及總瀏覽次數;

根據所述有效瀏覽次數及總瀏覽次數計算有效瀏覽占比。

5.根據權利要求2-4中任一項所述的方法,其中,針對店鋪位置維度,根據以下參數對店鋪排序:店鋪影響力、同行業店鋪排名、店鋪所屬區域。

6.根據權利要求1-4中任一項所述的方法,其中,所述店鋪質量評價模型包括:邏輯斯特回歸模型、評分卡模型。

7.根據權利要求6所述的方法,其中,所述利用訓練得到的店鋪質量評價模型確定待評價店鋪的店鋪質量進一步包括:利用訓練得到的評分卡模型確定待評價店鋪的店鋪質量評分;

在利用訓練得到的評分卡模型確定待評價店鋪的店鋪質量評分之后,所述方法還包括:將所述店鋪質量評分以預設展示方式展示給商戶。

8.根據權利要求1-4中任一項所述的方法,其中,在店鋪數據庫中,提取多個預設店鋪維度的店鋪特征之后,所述方法還包括:

針對每個預設店鋪維度,對預設店鋪維度的店鋪特征進行異常值剔除處理;

對經過異常值剔除處理的預設店鋪維度的店鋪特征進行離散化處理;

基于預設參考信息對經過離散化處理的預設店鋪維度的店鋪特征進行歸一化處理。

9.根據權利要求1-4中任一項所述的方法,其中,所述利用訓練得到的店鋪質量評價模型確定待評價店鋪的店鋪質量進一步包括:

提取待評價店鋪在多個預設店鋪維度的店鋪特征;

基于多個預設店鋪維度的店鋪特征利用訓練得到的店鋪質量評價模型進行店鋪質量評價,得到店鋪對應的店鋪質量。

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