[发明专利]一种在线商品的信誉值计算方法、网络交易平台、计算机

摘要

本发明属于电子商务技术领域，公开了一种在线商品的信誉值计算方法、网络交易平台、计算机，包括：恶意评价检测、用户兴趣度评测、信誉值计算。本发明利用二相检测理论，检测到评价模型的轻微变化，可以处理恶意用户对所有商品进行恶意评价时的情况，同时也可以处理恶意用户仅对目标商品做出恶意评价时的情况。本发明通过比较目标项和用户评价项之间的相似性来确定不同用户评价的权重，能够更准确地反映出用户对目标商品感兴趣的程度和用户的可靠性。

主权项

一种在线商品的信誉值计算方法，其特征在于，所述在线商品的信誉值计算方法包括以下步骤：步骤一，恶意评价检测：(1)服务器在收到用户要求计算目标商品it信誉值的请求时，将收集到关于目标商品it的评价值按时间顺序进行排列，每n个评价值为一组；(2)将第k组的评价值表示为yk→={ykj→:j=1,2,...,n},n,k∈N+;]]>其中，表示第k组中的第j个评价值，n表示评价值的组数；(3)将给出评价值的用户集表示为xk→={xkj→:j=1,2,...,n},n∈N+;]]>其中，表示给出评价值的用户集，表示给出评价值的用户；(4)构造中间向量zk→={ykj→-μk-1:j=1,2,...,n},n∈N+;]]>其中，表示中间向量，表示第k组中的第j个评价值，μk‑1表示删除恶意评价之后第(k‑1)组中评价的平均值，当k＝1时，μ0表示第一个分组中评价值的平均值，N+为正整数符号；(5)利用下式检测中是否存在恶意评价：其中，n表示评价值的组数，表示中间向量的均值，s2表示样本方差，表示假设检验方法，若不等式成立，则中存在恶意评价，执行(6)，反之，则中不存在恶意评价，执行步骤(8)；(6)利用下式计算的均值zk‾=y‾k-μk-1;]]>其中，表示的均值，表示中的评价均值，μk‑1表示删除恶意评价之后第(k‑1)组中评价的平均值；(7)利用下式计算对数似然比Cj：Cj=Cj-1+zk‾σ2(zkj→-zk‾2),Cj-1<0.8zk‾σ2(zkj→-zk‾2),Cj-1≥0.8;]]>其中，Cj表示第j个评价值的对数似然比，C0＝0，表示的均值，σ2表示中正态分布的方差，表示第k组中的第j个中间向量，表示中间向量的均值；当Cj≥0.8时，被判定为异常值，被判定为恶意评价，被判定为恶意用户，并将其从中删除，得到对应第k个评价值分组的正常用户集合执行步骤二；(8)若(5)检测中不存在恶意评价，则步骤二，用户兴趣度评测：(1)利用下式计算相似度其中，表示目标商品与除目标商品之外的商品之间的相似度，it表示目标商品，i表示除目标商品之外的商品，表示一组标签，θ表示中的某个标签，∑为加和符号，rel表示应用强度，范围0到1，0表示完全没有强度，1表示强度最大；(2)利用下式计算用户u的兴趣度du：其中，du表示用户的兴趣度，nc表示目标商品it的数目，表示用户u已经评价过的商品数目，∑表示加和符号，表示目标商品与除目标商品之外的商品之间的相似度，表示集合中的元素个数；步骤三，信誉值计算：(1)利用下式计算目标商品it的信誉值：其中，rep表示商品的信誉值，it表示目标商品，k表示第k组评价值，δ表示最近评价组中评价的权重，rel表示应用强度，表示删除了恶意用户的用户u的集合，du表示用户的兴趣度，表示用户u对于目标商品it的满意程度，范围在1到5之间，1表示非常不满意，5表示非常满意；(2)将目标商品it的信誉值返回给所请求的用户u。