一种互联网动态点评分析方法
【专利说明】一种互联网动态点评分析方法
[0001]
技术领域
[0002]本发明涉及一种评论分析方法，特别是涉及一种互联网动态点评分析方法。
【背景技术】
[0003]随着80、90后新一代买家(也包含消费者)对网络资讯的依赖习惯，对互联网上产品点评类信息成为其采购的重要导向，而鉴于互联网的开放性、自由度、大众性，先天决定网络点评意见来源存在鱼目混杂、趋势利弊、参差不齐、造假、买好评、刷信用等问题泛滥，严重影响其公正性、正确性、客观性等，给这一新兴的“意见信息”蒙上失信阴影，已逐渐失去这项可贵获取“大数据信息”技术的市场价值，一旦失去将不再返回，那是“互联网+”战略的重大损失！
从当前的市场情况来看，虽然存在很多纺织类电商平台、网络信息平台，但是由于缺少足够的信息支撑、安全支撑和权威支撑，很难获得有效的成长。用户在该类型网络平台获取信息过程中，面临巨大的风险。而本项目提供网络平台更加权威和安全，能够全面保障用户权益。通过与权威机构、行业协会、国家相关部门、业内精英等进行深入合作，打造了国内最顶尖的纺织品商务信息平台。同类项目在数据分析方面存在严重的问题，由于早期电商盲目发展带来的影响，很多平台都是粗暴的增长方式，没有能够有效的实现平台数据挖掘和分析。本项目则是基于数据挖掘基础之上，采用了大数据和云计算相关技术，能够为用户提供更多更精准的信息服务。
[0004]在未来，该行业的竞争将会更加激烈，在移动端的竞争已经初现端倪，各大企业正在努力进行移动端技术革新。不过受到电商平台的影响，很多企业都是在烧钱发展，没有能够把握有效的市场需求，项目盈利能力一般。预计，在未来投资市场冷静下来后，大部分企业将会面临严重的盈利问题。本项目在初期设定的各项盈利措施，就是为了有效的应对这种现象。随着理念和技术的不断革新，本项目将会持续保持领先优势，占领一定的市场地位。
【发明内容】
[0005]本发明主要解决的技术问题是如何提供一种互联网动态点评分析方法，点评意见来源权威、专业、客观、公正、正确、广泛，较全面地涵盖专家、用户、检测和业内精英等，有效避免了现有各种众评类网站、APP的误导和泛滥，能够获得权威、客观、多类别发声的众筹意见。
[0006]为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是:提供一种互联网动态点评分析方法，包括以下操作步骤:
51、收集各类点评人的意见评论文本，并将点评人的意见传送至动态分析平台；
52、卖家的信息数据与点评人的意见评论文本响应，并将信息数据上传至动态分析平台；
53、用户将信息资讯关联至动态分析平台；
54、动态分析平台将步骤S1、S2、S3中的信息综合，并进行分析挖掘，同时用语言表达为属性特征，最后对相应的属性特征进行情感倾向进行分类总结。
[0007]在一个较佳实施例中，所述SI中点评人从电脑或手机客户端进行登陆，将点评人信息接入，电脑或手机的客户端具有相同的界面，
在一个较佳实施例中，所述S4分析挖掘步骤中包括关键词抓点和属性动态分析，所述属性动态分析中将意见评论文本进行分解归类、动态分析、情感倾向，从而得到产品的流行趋势预测。
[0008]在一个较佳实施例中，动态分析平台根据关键词抓点和属性动态分析，进行评价匹配。
[0009]在一个较佳实施例中，属性动态分析中，根据产品属性特征相关数据，建立相关性数据库，并且通过产品管理密切度进行有限推荐选择。
[0010]在一个较佳实施例中，所述点评人包括专家、业内精英、买家和检测机构。
[0011]在一个较佳实施例中，所述用户包括公众资讯、买家、政府决策或行业资讯，所述公众资讯、买家、政府决策或行业资讯分别将相应的信息传送至动态分析平台。
[0012]在一个较佳实施例中，动态分析平台中包括面料类，其中所述关键词抓点中关键词为12个，所述属性动态分析中属性为6类。
[0013]在一个较佳实施例中，动态分析平台中包括服装类，其中所述关键词抓点中关键词为16个，所述属性动态分析中属性为6类。
[0014]本发明的有益效果是:点评意见来源权威、专业、客观、公正、正确、广泛，较全面地涵盖专家、用户、检测和业内精英等，有效避免了现有各种众评类网站、APP的误导和泛滥，能够获得权威、客观、多类别发声的众筹意见。
【附图说明】
[0015]为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图，其中:
图1是本发明中一种互联网动态点评分析方法一具体实施例的整体结构示意图；
图2是本发明中一种互联网动态点评分析方法的一具体实施例的面料类结构示意图； 图3是本发明中一种互联网动态点评分析方法的一具体实施例的服装类结构示意图。
【具体实施方式】
[0016]下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0017]请参阅图1-3，在本发明的一个具体实施例中提供一种互联网动态点评分析方法，所述的互联网动态点评分析方法包括以下操作步骤:
S1、收集各类点评人的意见评论文本，并将点评人的意见传送至动态分析平台，所述点评人包括专家、业内精英、买家和检测机构，点评人从电脑或手机客户端进行登陆，将点评人信息接入，电脑或手机的客户端具有相同的界面。
[0018]S2、卖家的信息数据与点评人的意见评论文本响应，并将信息数据上传至动态分析平台。
[0019]S3、用户将信息资讯关联至动态分析平台，所述用户包括公众资讯、买家、政府决策或行业资讯，所述公众资讯、买家、政府决策或行业资讯分别将相应的信息传送至动态分析平台。
[0020]S4、动态分析平台将步骤S1、S2、S3中的信息综合，并进行分析挖掘，同时用语言表达为属性特征，最后对相应的属性特征进行情感倾向进行分类总结。所述S4分析挖掘步骤中包括关键词抓点和属性动态分析，所述属性动态分析中将意见评论文本进行分解归类、动态分析、情感倾向，从而得到产品的流行趋势预测。动态分析平台根据关键词抓点和属性动态分析，进行评价匹配，属性动态分析中，根据产品属性特征相关数据，建立相关性数据库，并且通过产品管理密切度进行有限推荐选择。
[0021]在一个优选方式中，动态分析平台中包括面料类，其中所述关键词抓点中关键词为12个，所述属性动态分析中属性为6类。在一个优选方式中，动态分析平台中包括服装类，其中所述关键词抓点中关键词为16个，所述属性动态分析中属性为6类。
[0022]本发明的一个【具体实施方式】中，以商业领域和行业决策需求为背景，提出了一种基于意见挖掘的网络评论抓点和动态分析方法，点评意见来源权威、专业、客观、公正、正确、广泛，较全面地涵盖专家、用户、检测和业内精英等，有效避免了现有各种众评类网站、APP的误导和泛滥，能够获得权威、客观、多类别发声的众筹意见。
[0023]四大类意见来源:协会、行业和专家，设计师、高校等业内精英，金牌买家，检测机构，并在一个时间段内(半到一年)平均分配众多点评席位(初期100席，每半年动态筛选，并逐渐增加)。
[0024]对全面描述卖家面料(主要)、服装等产品的关键词(面料十二个，服装十六个)点评人点评分数抓点，而且通过汇总专家评语，通过网络评论动态分析将点评人的评论文本进行意见挖掘，并用语言文字表达六大类属性流行趋势预测。
[0025]其中，所述的网络评论抓点是将点评人对全面描述纺织产品的关键词评分数据进行处理，并即时处理数据更新呈现；网络评论动态分析是将点评人的评论文本进行意见挖掘。
[0026]其中，“抓点”是通过对关键词(面料类十二个、服装类十六个)评分数据进行动态加权算法即时更新处理。其中为使最终数据更显客观、公正、权威、专业，不但每年会动态增减点评人，使点评信息来源越来越合理；还将对点评人以季度为单位做客观、公正、专业、素养等全面合理考核，获得各自的加权系数，系数分为1、0.8,0.5三种。
[0027]“意见挖掘”是将点评人的评论文本进行分解归类(面料、服装各六类属性-其文字内容我们称为“属性”)、动态分析，并且自动归纳出点评人对于相关属性的情感倾向，得到产品待宣传和改进的流行趋势或趋势预测。同时“用户体验、相关性推荐”，识别用户(买家、行业、政府、大众)对产品相关属性的关注程度，以用户体验方式，提供针对性精准资讯，以强大的专业性、权威性、客观性、正确性、针对性，赢得用户、占领市场。
[0028]因本发明中所述“意见挖掘”，是一种网络评论动态分析方法，是一种将网络点评人评论文本信息视为连续的、动态的数据流。该方法能够通过软件算法挖掘这些数据流，分解归类、动态分析，最终将挖掘结论按分类属性结果清晰地展示给用户(买家、行业、政府)。使他们了解人们对某个产品的关注热点、看法态度等流行趋势属性，便于更好地制定宏观或商业决策。
[0029]本发明中以时间窗口模型和文本特征提取技术为理论指导，归纳提取产品属性，并对相应属性的情感倾向进行分类总结。本发明的方法在动态分析上非常有效，不仅能给出较为准确的分类结果，同时能够动态地反映点评人观点的汇总和变化，自动识别出值得关注的产品属性特征信息。
[0030]其中，本发明中的网络评论动态分析方法具有以下特征:点评人信息接入，已完成前期界面和信息接入，基于移动互联网与PC互联网在显示端具有同样界面，点评人可以任意选择从PC端或移动APP端登录。点评人邀约(权威机构、业内精英)或资格自动开发(金牌买家等)，周期性筛选，动态保持人数平衡、分布均衡合理。
[0031]数据分析管理，能够对挖掘数据进行智能分析和人工分析管理，根据数据评级的重要性，进行分析权限分配。
[0032]评价匹配，针对产品(面料、服装)属性和关键词，进行评价匹配，实现产品的全网评价。
[0033]相关性推荐，根据产品属性相关数据，建立相关性数据库，通过产品管理密切度进行优先推荐选择。关键是建立产品属性的相关性权重，对产品不同方面的属性进行权重分配，有系统根据权重计算自动推荐相关产品。根据用户(买家选择、行业研