[發明專利]店鋪質量評價方法及裝置

有效

• 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

本發明公開了一種店鋪質量評價方法及裝置。其中，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；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，不僅提升了店鋪質量評價的準確性，還提升了店鋪質量的可信度，避免了人工標注產生的高昂代價。

技術領域

本發明涉及電子信息領域，具體涉及一種店鋪質量評價方法及裝置。

背景技術

隨著互聯網及移動終端的普及，推廣平臺應運而生，很多商戶選擇在推廣平臺上開設店鋪，以達到推廣和營銷的目的。為了便于用戶在眾多店鋪選取高質量的店鋪，就需要對店鋪進行質量評估，因此，店鋪質量對于推廣平臺、商戶及用戶而言都是非常重要的，推廣平臺可以根據店鋪質量對店鋪進行排序，從而向用戶推薦高質量的店鋪，進而提升推廣平臺的受眾率，吸引更多商戶入駐該平臺；用戶根據店鋪質量可以篩選出合適的店鋪，提升用戶體驗；對于商戶而言，店鋪質量能夠激勵商戶用心經營店鋪、為用戶提供更好的體驗。

現有的店鋪質量評價主要考慮的是用戶反饋數據，例如，用戶對一個店鋪做出的評論中星級、口味、服務、環境的打分，衡量店鋪質量的維度單一，另外，這種店鋪質量評價方法在用戶反饋數據較少時，所得到的店鋪質量的可信度較低，在用戶反饋數據較多時又無法識別是否存在刷單情況，導致店鋪質量評價準確性低。

雖然現有的店鋪質量評價方法考慮利用機器學習模型來評價店鋪質量，但往往是通過選取一個業務上比較相關的指標作為模型目標，通過人工標注的方式選取店鋪正樣本及店鋪負樣本。眾所周知，店鋪質量往往是一個綜合評估，很難選取到一個可用的模型目標，例如，以點擊率或轉化率為模型目標都是片面的，另外，人工標注會造成由于人的主觀因素而導致標注結果各異，而且還增加了時間成本和人工成本。

發明內容

鑒于上述問題，提出了本發明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的店鋪質量評價方法及裝置。

根據本發明的一個方面，提供了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，第一店鋪正樣本在任一預設店鋪維度的店鋪排名數據在第一數據范圍內，第一店鋪負樣本在任一預設店鋪維度的店鋪排名數據在第二數據范圍內；

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。

可選地，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。

可選地，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。

可選地，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；