一種互聯網動態點評分析方法
【專利說明】一種互聯網動態點評分析方法
[0001]
技術領域
[0002]本發明涉及一種評論分析方法，特別是涉及一種互聯網動態點評分析方法。
【背景技術】
[0003]隨著80、90后新一代買家(也包含消費者)對網絡資訊的依賴習慣，對互聯網上產品點評類信息成為其采購的重要導向，而鑒于互聯網的開放性、自由度、大眾性，先天決定網絡點評意見來源存在魚目混雜、趨勢利弊、參差不齊、造假、買好評、刷信用等問題泛濫，嚴重影響其公正性、正確性、客觀性等，給這一新興的“意見信息”蒙上失信陰影，已逐漸失去這項可貴獲取“大數據信息”技術的市場價值，一旦失去將不再返回，那是“互聯網+”戰略的重大損失！
從當前的市場情況來看，雖然存在很多紡織類電商平臺、網絡信息平臺，但是由于缺少足夠的信息支撐、安全支撐和權威支撐，很難獲得有效的成長。用戶在該類型網絡平臺獲取信息過程中，面臨巨大的風險。而本項目提供網絡平臺更加權威和安全，能夠全面保障用戶權益。通過與權威機構、行業協會、國家相關部門、業內精英等進行深入合作，打造了國內最頂尖的紡織品商務信息平臺。同類項目在數據分析方面存在嚴重的問題，由于早期電商盲目發展帶來的影響，很多平臺都是粗暴的增長方式，沒有能夠有效的實現平臺數據挖掘和分析。本項目則是基于數據挖掘基礎之上，采用了大數據和云計算相關技術，能夠為用戶提供更多更精準的信息服務。
[0004]在未來，該行業的競爭將會更加激烈，在移動端的競爭已經初現端倪，各大企業正在努力進行移動端技術革新。不過受到電商平臺的影響，很多企業都是在燒錢發展，沒有能夠把握有效的市場需求，項目盈利能力一般。預計，在未來投資市場冷靜下來后，大部分企業將會面臨嚴重的盈利問題。本項目在初期設定的各項盈利措施，就是為了有效的應對這種現象。隨著理念和技術的不斷革新，本項目將會持續保持領先優勢，占領一定的市場地位。
【發明內容】
[0005]本發明主要解決的技術問題是如何提供一種互聯網動態點評分析方法，點評意見來源權威、專業、客觀、公正、正確、廣泛，較全面地涵蓋專家、用戶、檢測和業內精英等，有效避免了現有各種眾評類網站、APP的誤導和泛濫，能夠獲得權威、客觀、多類別發聲的眾籌意見。
[0006]為解決上述技術問題，本發明采用的一個技術方案是:提供一種互聯網動態點評分析方法，包括以下操作步驟:
51、收集各類點評人的意見評論文本，并將點評人的意見傳送至動態分析平臺；
52、賣家的信息數據與點評人的意見評論文本響應，并將信息數據上傳至動態分析平臺；
53、用戶將信息資訊關聯至動態分析平臺；
54、動態分析平臺將步驟S1、S2、S3中的信息綜合，并進行分析挖掘，同時用語言表達為屬性特征，最后對相應的屬性特征進行情感傾向進行分類總結。
[0007]在一個較佳實施例中，所述SI中點評人從電腦或手機客戶端進行登陸，將點評人信息接入，電腦或手機的客戶端具有相同的界面，
在一個較佳實施例中，所述S4分析挖掘步驟中包括關鍵詞抓點和屬性動態分析，所述屬性動態分析中將意見評論文本進行分解歸類、動態分析、情感傾向，從而得到產品的流行趨勢預測。
[0008]在一個較佳實施例中，動態分析平臺根據關鍵詞抓點和屬性動態分析，進行評價匹配。
[0009]在一個較佳實施例中，屬性動態分析中，根據產品屬性特征相關數據，建立相關性數據庫，并且通過產品管理密切度進行有限推薦選擇。
[0010]在一個較佳實施例中，所述點評人包括專家、業內精英、買家和檢測機構。
[0011]在一個較佳實施例中，所述用戶包括公眾資訊、買家、政府決策或行業資訊，所述公眾資訊、買家、政府決策或行業資訊分別將相應的信息傳送至動態分析平臺。
[0012]在一個較佳實施例中，動態分析平臺中包括面料類，其中所述關鍵詞抓點中關鍵詞為12個，所述屬性動態分析中屬性為6類。
[0013]在一個較佳實施例中，動態分析平臺中包括服裝類，其中所述關鍵詞抓點中關鍵詞為16個，所述屬性動態分析中屬性為6類。
[0014]本發明的有益效果是:點評意見來源權威、專業、客觀、公正、正確、廣泛，較全面地涵蓋專家、用戶、檢測和業內精英等，有效避免了現有各種眾評類網站、APP的誤導和泛濫，能夠獲得權威、客觀、多類別發聲的眾籌意見。
【附圖說明】
[0015]為了更清楚地說明本發明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其它的附圖，其中:
圖1是本發明中一種互聯網動態點評分析方法一具體實施例的整體結構示意圖；
圖2是本發明中一種互聯網動態點評分析方法的一具體實施例的面料類結構示意圖； 圖3是本發明中一種互聯網動態點評分析方法的一具體實施例的服裝類結構示意圖。
【具體實施方式】
[0016]下面將對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅是本發明的一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0017]請參閱圖1-3，在本發明的一個具體實施例中提供一種互聯網動態點評分析方法，所述的互聯網動態點評分析方法包括以下操作步驟:
S1、收集各類點評人的意見評論文本，并將點評人的意見傳送至動態分析平臺，所述點評人包括專家、業內精英、買家和檢測機構，點評人從電腦或手機客戶端進行登陸，將點評人信息接入，電腦或手機的客戶端具有相同的界面。
[0018]S2、賣家的信息數據與點評人的意見評論文本響應，并將信息數據上傳至動態分析平臺。
[0019]S3、用戶將信息資訊關聯至動態分析平臺，所述用戶包括公眾資訊、買家、政府決策或行業資訊，所述公眾資訊、買家、政府決策或行業資訊分別將相應的信息傳送至動態分析平臺。
[0020]S4、動態分析平臺將步驟S1、S2、S3中的信息綜合，并進行分析挖掘，同時用語言表達為屬性特征，最后對相應的屬性特征進行情感傾向進行分類總結。所述S4分析挖掘步驟中包括關鍵詞抓點和屬性動態分析，所述屬性動態分析中將意見評論文本進行分解歸類、動態分析、情感傾向，從而得到產品的流行趨勢預測。動態分析平臺根據關鍵詞抓點和屬性動態分析，進行評價匹配，屬性動態分析中，根據產品屬性特征相關數據，建立相關性數據庫，并且通過產品管理密切度進行有限推薦選擇。
[0021]在一個優選方式中，動態分析平臺中包括面料類，其中所述關鍵詞抓點中關鍵詞為12個，所述屬性動態分析中屬性為6類。在一個優選方式中，動態分析平臺中包括服裝類，其中所述關鍵詞抓點中關鍵詞為16個，所述屬性動態分析中屬性為6類。
[0022]本發明的一個【具體實施方式】中，以商業領域和行業決策需求為背景，提出了一種基于意見挖掘的網絡評論抓點和動態分析方法，點評意見來源權威、專業、客觀、公正、正確、廣泛，較全面地涵蓋專家、用戶、檢測和業內精英等，有效避免了現有各種眾評類網站、APP的誤導和泛濫，能夠獲得權威、客觀、多類別發聲的眾籌意見。
[0023]四大類意見來源:協會、行業和專家，設計師、高校等業內精英，金牌買家，檢測機構，并在一個時間段內(半到一年)平均分配眾多點評席位(初期100席，每半年動態篩選，并逐漸增加)。
[0024]對全面描述賣家面料(主要)、服裝等產品的關鍵詞(面料十二個，服裝十六個)點評人點評分數抓點，而且通過匯總專家評語，通過網絡評論動態分析將點評人的評論文本進行意見挖掘，并用語言文字表達六大類屬性流行趨勢預測。
[0025]其中，所述的網絡評論抓點是將點評人對全面描述紡織產品的關鍵詞評分數據進行處理，并即時處理數據更新呈現；網絡評論動態分析是將點評人的評論文本進行意見挖掘。
[0026]其中，“抓點”是通過對關鍵詞(面料類十二個、服裝類十六個)評分數據進行動態加權算法即時更新處理。其中為使最終數據更顯客觀、公正、權威、專業，不但每年會動態增減點評人，使點評信息來源越來越合理；還將對點評人以季度為單位做客觀、公正、專業、素養等全面合理考核，獲得各自的加權系數，系數分為1、0.8,0.5三種。
[0027]“意見挖掘”是將點評人的評論文本進行分解歸類(面料、服裝各六類屬性-其文字內容我們稱為“屬性”)、動態分析，并且自動歸納出點評人對于相關屬性的情感傾向，得到產品待宣傳和改進的流行趨勢或趨勢預測。同時“用戶體驗、相關性推薦”，識別用戶(買家、行業、政府、大眾)對產品相關屬性的關注程度，以用戶體驗方式，提供針對性精準資訊，以強大的專業性、權威性、客觀性、正確性、針對性，贏得用戶、占領市場。
[0028]因本發明中所述“意見挖掘”，是一種網絡評論動態分析方法，是一種將網絡點評人評論文本信息視為連續的、動態的數據流。該方法能夠通過軟件算法挖掘這些數據流，分解歸類、動態分析，最終將挖掘結論按分類屬性結果清晰地展示給用戶(買家、行業、政府)。使他們了解人們對某個產品的關注熱點、看法態度等流行趨勢屬性，便于更好地制定宏觀或商業決策。
[0029]本發明中以時間窗口模型和文本特征提取技術為理論指導，歸納提取產品屬性，并對相應屬性的情感傾向進行分類總結。本發明的方法在動態分析上非常有效，不僅能給出較為準確的分類結果，同時能夠動態地反映點評人觀點的匯總和變化，自動識別出值得關注的產品屬性特征信息。
[0030]其中，本發明中的網絡評論動態分析方法具有以下特征:點評人信息接入，已完成前期界面和信息接入，基于移動互聯網與PC互聯網在顯示端具有同樣界面，點評人可以任意選擇從PC端或移動APP端登錄。點評人邀約(權威機構、業內精英)或資格自動開發(金牌買家等)，周期性篩選，動態保持人數平衡、分布均衡合理。
[0031]數據分析管理，能夠對挖掘數據進行智能分析和人工分析管理，根據數據評級的重要性，進行分析權限分配。
[0032]評價匹配，針對產品(面料、服裝)屬性和關鍵詞，進行評價匹配，實現產品的全網評價。
[0033]相關性推薦，根據產品屬性相關數據，建立相關性數據庫，通過產品管理密切度進行優先推薦選擇。關鍵是建立產品屬性的相關性權重，對產品不同方面的屬性進行權重分配，有系統根據權重計算自動推薦相關產品。根據用戶(買家選擇、行業研