[發明專利]一種用戶特征識別方法及裝置

有效

• 申請號: 201310487917.4
• 申請日: 2013-10-17
• 公開（公告）號: CN104574126B
• 公開（公告）日: 2018-10-23
• 發明（設計）人: 歐舟
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258
• 代理人: 彭瓊

1.一種用戶特征識別方法，其特征在于，包括：

當接收到一次業務交互中交互方的指定評價時，根據所述業務交互的特征值，確定所述交互方的本次指定評價的可信度分值；

根據所述本次指定評價的可信度分值，確定包括所述本次指定評價在內的所述交互方在多次業務交互中的多個指定評價的可信度均值；

基于與所述多個指定評價對應的次數權重和所述可信度均值，確定所述多個指定評價的可信度均值加權值，所述多個指定評價的數量與對應的次數權重之間呈單調遞增或單調遞減關系；

根據所述可信度均值加權值與預設可信度閾值的大小關系，確定所述交互方的用戶特征。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述業務交互的特征值，確定所述交互方的本次指定評價的可信度分值，具體包括：

針對所述業務交互的多個維度的特征值和多個維度對應的維度權重進行加權求和，得到所述交互方的本次指定評價的可信度分值。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述本次指定評價的可信度分值，確定所述多個指定評價的可信度均值，具體包括：

將所述多個指定評價的可信度分值的算數平均值，確定為所述多個指定評價的可信度均值；或者

對所述多個指定評價的可信度分值和所述多個指定評價各自對應的可信度權重進行加權求和，得到所述多個指定評價的可信度均值；或者

采用如下公式確定所述多個指定評價的可信度均值：

其中，為所述多個指定評價的可信度均值，為所述多個指定評價中除所述本次指定評價之外的其他指定評價的可信度均值，X_n為所述本次指定評價的所述可信度分值，β為大于0小于1的常數，n為所述多個指定評價的數量。

4.如權利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述交互方為提供方，所述指定評價為負面評價；或者

所述交互方為提供方，所述指定評價為正面評價；或者

所述交互方為接受方，所述指定評價為負面評價。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，根據所述可信度均值加權值與預設可信度閾值的大小關系，確定所述交互方的用戶特征，具體包括：

當所述交互方為提供方，所述指定評價為負面評價時，當所述可信度均值加權值大于預設可信度閾值時，確定所述交互方的用戶特征為負面特征，并觸發預警，所述多個指定評價的數量與對應的次數權重之間呈單調遞增關系；或者

當所述交互方為提供方，所述指定評價為正面評價時，當所述可信度均值加權值大于預設可信度閾值時，確定所述交互方的用戶特征為正面特征，所述多個指定評價的數量與對應的次數權重之間呈單調遞增關系；或者

當所述交互方為接受方，所述指定評價為負面評價時，當所述可信度均值加權值小于預設可信度閾值時，確定所述交互方的用戶特征為虛假特征，并觸發預警，所述多個指定評價的數量與對應的次數權重之間呈單調遞減關系。

6.如權利要求4所述的方法，其特征在于，當所述交互方為提供方，所述指定評價為負面評價時，所述交互方的指定評價相對于所述交互方不可見。

7.一種用戶特征識別裝置，其特征在于，包括：

可信度分值確定單元，用于當接收到一次業務交互中交互方的指定評價時，根據所述業務交互的特征值，確定所述交互方的本次指定評價的可信度分值；

可信度均值確定單元，用于根據所述本次指定評價的可信度分值，確定包括所述本次指定評價在內的所述交互方在多次業務交互中的多個指定評價的可信度均值；

可信度均值加權值確定單元，用于基于與所述多個指定評價對應的次數權重和所述可信度均值，確定所述多個指定評價的可信度均值加權值，所述多個指定評價的數量與對應的次數權重之間呈單調遞增或單調遞減關系；

特征確定單元，用于根據所述可信度均值加權值與預設可信度閾值的大小關系，確定所述交互方的用戶特征。