[发明专利]基于大数据的网销商品检验抽样方法

权利要求书

1.一种基于大数据的网销商品检验抽样方法，其特征在于：该方法包括情感得分计算步骤和抽样数据计算步骤；

其中针对某同类商品的情感得分计算步骤包括：

B1)采集网络平台上属于该同类商品的网销商品链接及其对应的包括品牌数据、评论数据、销售量数据在内的数据信息；

B2)通过基于评论分析词典的情感倾向分析方法，对步骤B1)采集的各网销商品链接的各条评论进行情感分析，计算得到各网销商品链接下各条评论的情感得分；

B3)基于各网销商品链接下各条评论的情感得分，计算得到各网销商品链接的商品情感得分；

其中针对某同类商品的抽样数据计算步骤包括：

C1)根据该同类商品下各网销商品链接的商品情感得分，结合品牌数据，计算得到该同类商品下各品牌的各个网销商品链接的商品先验概率，以及该同类商品下各品牌的先验概率；

C2)结合该同类商品下的品牌数据，确定该同类商品下各品牌的入样概率；

C4)结合该同类商品的待抽取商品总数，确定该同类商品下各品牌的商品抽样数量。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的网销商品检验抽样方法，其特征在于：所述步骤B1)为：采集网络平台上属于该同类商品的网销商品链接及其对应的包括品牌数据、网销店铺数据、评论数据、销售量数据在内的数据信息；

所述步骤C2)后还包括步骤C3)：结合该同类商品下的网销店铺数据和该同类商品下各品牌的入样概率，确定该同类商品下各品牌在各网销店铺中的入样概率；

所述步骤C4)后还包括步骤C5)：根据该同类商品的待抽取商品总数，确定该同类商品下各品牌在各网销店铺中的商品抽样数量。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的网销商品检验抽样方法，其特征在于：该方法还包括初始化步骤；其中初始化步骤包括：A0)基于网络平台上用户对商品的多源评论数据，构建和/或更新商品的评论分析词典的步骤；

所述评论分析词典包括情感词词典、否定词词典、程度词词典和/或停用词词典；

其中情感词词典中包括若干情感词以及各情感词对应的情感词分值；

其中否定词词典中包括若干否定词；

其中程度词词典中包括若干程度词以及各程度词对应的程度词分值；

其中停用词词典中包括若干停用词。