[发明专利]物品属性挖掘方法、装置及存储介质

说明书

本发明提供了一种物品属性挖掘方法、装置及存储介质，通过在多个平台中获取多个物品对应的多源数据，对多源数据进行结构化筛选处理，得到结构化信息；基于结构化信息中的识别信息，确定出属于多个实体的多个同类物品，并将多个同类物品分别对应的结构化信息中的评价信息融合得到聚合评价数据；基于聚合评价数据中的每个评价信息的多个评价关键词对中的词性，提取出表征每个同类物品负面属性的负属性数据对，从而得到多个同类物品对应的属性数据库；基于目标物品信息，从属性数据库中查找到目标负属性数据对，并发送给客户端进行展示。本发明可以在提高物品缺陷的挖掘效率的同时挖掘出更加全面的缺陷数据。

技术领域

本发明实施例涉及电商及互联网技术领域，尤其涉及一种物品属性挖掘方法、装置及存储介质。

背景技术

随着互联网信息的爆炸式增长和电子商务的快速发展，网络上存在海量的物品信息，包括结构化和非结构化的数据。

现阶段物品缺陷挖掘主要通过基于物品的评价信息，进行情感分析的粗粒度数据挖掘方法。此外，现有的物品缺陷挖掘主要是基于单一数据源，进行物品缺陷挖掘，即仅从单一数据源进行缺陷评价观点挖掘；另外，现有技术的粗粒度数据挖掘方法所针对的评价信息中杂糅了好评和差评观点，难以进行有效区分，挖掘效率低。并且只通过单一数据源进行物品缺陷挖掘，得到的物品缺陷不够全面。

现有技术的技术问题是：挖掘效率低且挖掘数据不够全面。

发明内容

本发明实施例提供的一种物品属性挖掘方法、装置及存储介质，可以在提高物品缺陷的挖掘效率的同时挖掘出更加全面的缺陷数据。

本发明的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种物品属性挖掘方法，包括：

在多个平台中获取多个物品对应的多源数据，对所述多源数据进行结构化筛选处理，得到所述多个物品中的多个中间物品分别对应的结构化信息；所述结构化信息表征对应的中间物品的不同描述内容的信息；

基于所述结构化信息中的识别信息，在所述多个中间物品中确定出属于多个实体的多个同类物品，并将所述多个同类物品分别对应的结构化信息中的评价信息融合得到聚合评价数据；

基于分析所述聚合评价数据中的每个评价信息确定出的多个评价关键词对中的词性，提取出表征每个同类物品负面属性的负属性数据对，从而得到多个同类物品对应的属性数据库；所述多个评价关键词对为对应多个评价信息中表征用户观点的词语对；

基于接收的客户端发送的目标物品信息，从所述属性数据库中查找到与所述目标物品信息对应的一个同类物品对应的目标负属性数据对，并发送给所述客户端进行展示。

上述方案中，所述基于所述多个结构化信息中的识别信息，在所述多个中间物品中确定出属于多个实体的多个同类物品，并将所述多个同类物品分别对应的结构化信息中的评价信息融合得到聚合评价数据，包括：

计算每个结构化信息中的多个识别信息分别与种子物品对应的种子识别信息的相似度；所述种子物品为所述中间物品中属于所述多个实体中的任一个实体中的一个物品；

基于所述相似度，在所述多个中间物品中确定出与每个实体对应的所述种子物品属于同一类的至少一个中间物品对应的每个同类物品；

将所述每个同类物品对应的至少一个中间物品的结构化信息中的评价信息进行融合，得到由所述每个实体对应的所述每个同类物品组成的所述多个同类物品分别对应的所述聚合评价信息。

上述方案中，所述计算每个结构化信息中的多个识别信息分别与种子物品对应的种子识别信息的相似度，包括：

对所述每个结构化信息中的每个识别信息进行分词处理，得到所述每个识别信息对应的至少一个关键词；