评价管理方法及装置与流程

本公开涉及互联网技术领域，尤其涉及一种评价管理方法及装置。

背景技术：

目前，在应用的评价管理系统中，发现一些用户体验良好的应用(常见于社区类或食品类应用)却被大量的真实用户给出了一星(最低星级)的评价，但是在评论的文字区里却反复出现“这款应用质量这么好要保护这款应用不被推荐、不被其他用户看到”的话语。通过大量的用户行为分析和走访后，得知此类用户行为的心理动机是高度认可该应用的应用品质，但是不愿意被更多的用户看到这款应用，防止开发者在得到更多用户后降低对原有早期用户的服务质量。但是这种行为客观上对应用的开发者造成了伤害，也导致应的评价管理系统受到了非常多的投诉。

技术实现要素：

本公开实施例提供评价管理方法和装置。所述技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种评价管理方法，包括：

获取同一用户对同一应用的至少两种不同纬度评价数据；

判断所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种是否为非客观评价数据；

若所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种为非客观评价数据时，将除所述非客观评价数据之外的评价数据作为所述用户对所述应用的最终评价数据。

其中，所述判断所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种是否为非客观评价数据，包括：

所述至少两种不同纬度评价数据中的第一预定评价数据大于或等于第一预定阈值，而所述至少两种不同纬度评价数据中的第二预定评价数据小于第二预定阈值时，将所述第二预定评价数据确定为非客观评价数据。

其中，所述至少两种不同纬度评价数据包括：基于质量的评价数据和基于推荐程度的评价数据。

其中，所述第一预定评价数据为基于质量的评价数据，所述第二预定评价数据为基于推荐程度的评价数据。

其中，所述第二预定评价数据小于第二预定阈值时，还包括：

获取所述用户的页面浏览操作，判断所述用户选择浏览的页面是否为搜索页面；

如果是，则在所述搜索结果页面中展示所述应用，如果否，则在所述用户选择浏览的页面中隐藏所述应用。

其中，所述第一预定阈值为所述第一预定评价数据评价范围内的中间值，所述第二预定阈值为所述第二预定评价数据的评价范围内的中间值。

其中，所述方法还包括：

若所述至少两种不同纬度评价数据均为客观评价数据，则将所述至少两种不同纬度评价数据的平均值作为所述用户对所述应用的最终评价数据。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种评价管理装置，包括：

获取模块，用于获取同一用户对同一应用的至少两种不同纬度评价数据；

判断模块，用于判断所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种是否为非客观评价数据；

第一评价模块，用于若所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种为非客观评价数据时，将除所述非客观评价数据之外的评价数据作为所述用户对所述应用的最终评价数据。

其中，所述判断模块，包括：

判断子模块，用于所述至少两种不同纬度评价数据中的第一预定评价数据大于或等于第一预定阈值，而所述至少两种不同纬度评价数据中的第二预定评价数据小于第二预定阈值时，将所述第二预定评价数据确定为非客观评价数据。

其中，所述至少两种不同纬度评价数据包括：基于质量的评价数据和基于推荐程度的评价数据。

其中，所述第一预定评价数据为基于质量的评价数据，所述第二预定评价数据为基于推荐程度的评价数据。

其中，所述装置还包括：

隐藏模块，用于所述第二预定评价数据小于第二预定阈值时，

获取所述用户的页面浏览操作，判断所述用户选择浏览的页面是否为搜索页面；如果是，则在所述搜索结果页面中展示所述应用，如果否，则在所述用户选择浏览的页面中隐藏所述应用。

其中，所述第一预定阈值为所述第一预定评价数据评价范围内的中间值，所述第二预定阈值为所述第二预定评价数据的评价范围内的中间值。

其中，所述装置还包括：

第二评价模块，用于若所述至少两种不同纬度评价数据均为客观评价数据，则将所述至少两种不同纬度评价数据的平均值作为所述用户对所述应用的最终评价数据。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种评价管理装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取同一用户对同一应用的至少两种不同纬度评价数据；

判断所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种是否为非客观评价数据；

若所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种为非客观评价数据时，将除所述非客观评价数据之外的评价数据作为所述用户对所述应用的最终评价数据。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

上述技术方案，通过分析同一用户对同一应用的多种不同纬度的评价数据，找出客观评价数据，将客观评价数据作为用户对该应用的最终评价数据。例如，不同类别的评价数据相差比较悬殊，如第一种评价数据大于预定阈值即在好评范畴之内，而第二种评价数据小于一定阈值即在差评范畴之内，此时可以确定第二种评价数据为非客观评价数据，最终将客观的评价数据作为该用户对该应用的评价数据，同时向该用户隐藏该应用。采用本公开，为用户提供至少两种不同纬度的评价选项，针对用户提交的评价信息，从中可通过数学方法筛选出对其他用户有价值的更加公平的评价数据，同时为该用户进行数据筛查，为用户制造“不希望被别人看到的应用就不会被别人看到”的错觉，满足用户的心理需求。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的评价管理方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例一示出的评价管理方法的流程图。

图3是根据一示例性实施例一示出的评价管理方法中评价应用界面显示示意图；

图4是根据一示例性实施例示出的评价管理装置的框图。

图5是根据一示例性实施例示出的适用于评价管理装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的一种评价管理方法的流程图，如图1所示，所述评价管理方法用于服务器中，包括以下步骤101-103：

在步骤101中，获取同一用户对同一应用的至少两种不同纬度评价数据；

本实施例中，可提供一种评价管理系统，管理系统包括至少两种不同的评价维度，用户在使用某个应用后，对该应用可进行评价，终端管理系统在收到评价数据后将该评价数据发送给服务器端，服务器从而获取该用户的评价数据。

在步骤102中，判断所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种是否为非客观评价数据；

在一实施例中，非客观评价数据为用户基于一些自身的理由，对应用给出的偏离客观事实的评价数据，例如，对于一应用，用户认同该应用的质量，体验较好，也经常购买该应用，每次对该应用评价时，基于质量的评价数据用户给出的是正分，但是基于推荐的评价数据是负分，即其不推荐其他用户购买该应用，可见，对于同一应用，基于质量的评价数据和基于推荐的评价数据相矛盾，究其原因，可能是用户为了防止该应用被太多用户使用，而造成应用质量下降等，而给出的评价，因此可认为用户对该应用基于推荐的评价数据是非客观评价数据。客观评价数据为用户基于应用本身的质量等真实的使用体验给出的评价。例如，对于一应用，用户认同该应用的质量，体验较好，且经常购买该应用，每次对该应用评价时，基于质量的评价数据和基于推荐的评价数据都是正分，可见基于质量和基于推荐的评价数据保持了一致性，因此这种评价数据可为认为是客观评价数据。

在步骤103中，若所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种为非客观评价数据时，将除所述非客观评价数据之外的评价数据作为所述用户对所述应用的最终评价数据。

在本实施例中，通过分析同一用户对同一应用的多种不同纬度的评价数据，找出客观评价数据，将客观评价数据作为用户对该应用的最终评价数据。例如，不同类别的评价数据相差比较悬殊，如第一种评价数据大于预定阈值即在好评范畴之内，而第二种评价数据小于一定阈值即在差评范畴之内，此时可以确定第二种评价数据为非客观评价数据，最终将客观的评价数据作为该用户对该应用的评价数据，并将客观的评价数据发送给终端应用商店进行展示。

本实施例提供的上述方法可适用于应用商店的评价管理系统中，用户在购买并使用了应用商店的商品后，采用上述方法对商品做出的评价进行管理，能够在一定程度上缓解和改善当前在应用商店行业中越来越多的用户自发性对高质量应用的有组织差评行为，将为开发者提供一定制度性的保障，防止优质应用由于公关问题影响在应用商店的榜单排位和用户口碑。

在一实施例中，应用评价管理系统针对同一应用向用户提供至少两种维度的评价选项，供用户从不同角度对应用进行评价。根据用户对所述评价选项的选择获取同一用户对同一应用的所述至少两种维度评价数据。在一实施例中，所述至少两种维度评价数据包括基于质量的评价数据和基于推荐的评价数据。基于质量的评价数据包括用户对该应用的质量评分，基于推荐的评价数据包括用户对该应用的推荐程度。

在一实施例中，获取了用户对应用的至少两种不同纬度评价数据后，判断所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种是否为非客观评价数据。在实际应用中，用户可能基于一些自身的考虑，对同一应用给出截然相反的评价数据。例如，用户对于一体验良好的应用，给出的质量评分非常高，而给出的推荐程度又非常低，这种可能是由于用户想保护该应用不被其他人发现，担心使用的人多会影响其质量及服务等。针对这种情况，显然用户给出的推荐程度的评价是非客观的。因此，在本实施例中，需要判断所获得的至少两种不同纬度评价数据是否为非客观评价数据。

在一实施例中，所述判断所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种是否为非客观评价数据，包括：所述至少两种不同纬度评价数据中的第一预定评价数据大于或等于第一预定阈值，而所述至少两种不同纬度评价数据中的第二预定评价数据小于第二预定阈值时，将所述第二预定评价数据确定为非客观评价数据。通过设定第一预定阈值和第二预定阈值，并且在第一预定评价数据大于等于第一预定阈值即第一预定评价数据给出的是肯定评价，而第二预定评价数据小于第二预定阈值即第二预定评价数据给出的是否定评价时，可以判断出所述第二预定评价数据为非客观评价数据。从实际情况看，对于同一应用，同一用户的评价大多具有一致性，即无论从哪个维度看，用户如果对某一应用给出肯定的评价，那么无论从哪个维度的评分看应当都是肯定的，而如果出现其中一种是肯定的评价，而另外一种是否定的评价时，可以推断出用户对该应用的评价是非客观的。再者，从实际出发，用户一旦对一个应用的评价是否定时，大多情况下不同纬度的评价数据也都会是否定的，而用户一旦对一个应用的评价是肯定时，基于某些考虑，如保护该商品不被别人发现等，对应用的一个纬度如质量给出肯定评价时，对应用的另一纬度如推荐程度会给出否定评价。因此，本实施例中，当出现至少两种维度评价数据的分化程度较大，即一种为肯定评价而另一种为否定评价时，可以认为其中给出否定评价的评价数据是非客观的。

在一实施例中，所述第一预定阈值为所述第一预定评价数据评价范围内的中间值，所述第二预定阈值为所述第二预定评价数据的评价范围内的中间值。通常在为用户提供不同维度的评价选项时，会提供对应于该维度的评价数据的评价范围，如果用户选择的评价分数在给出的评价范围中间值以上时，可以认定用户对该应用的该维度评价是肯定的，而用户选择评价分数在给出的评价范围中间值以下时，可以认为用户对该应用的该维度评价是否定的。因此，本实施例中通过将第一预定阈值和第二预定阈值设置为对应维度评价的评价范围的中间值，来确定用户对于同一应用给出的不同维度的评价数据是否是相反的。

在一实施例中，若所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种为非客观评价数据时，将除所述非客观评价数据之外的评价数据作为所述用户对所述应用的最终评价数据。在确定了所述至少两种不同维度评价数据中存在非客观评价数据时，可以将该非客观评价数据剔除，而仅采用客观的评价数据作为用户对该应用的最终评价数据。这种方式可以避免由于用户的私心等原因，而导致对应用的评价不准确。

在另一实施例中，若所述至少两种不同纬度评价数据均为客观评价数据，则将所述至少两种不同纬度评价数据的平均值作为所述用户对所述应用的最终评价数据。在确定了所述至少两种不同维度评价数据均为客观评价数据时，为了综合两种不同维度的评价数据，而将用户对该应用的最终评价数据设置为两种不同维度的评价数据的平均值。

在一实施例中，若所述第二预定评价数据小于第二预定阈值时，还包括：除搜索结果页面之外的数据中，向所述用户隐藏所述应用。对于第一预定评价数据为基于质量的评价数据，而第二预定评价数据为基于推荐的评价数据时，如果用户对于基于推荐的评价数据为负面的评价，则用户显然不想让别人看到该应用。这种情况下，除了在搜索结果的页面之外，可以对该用户隐藏该应用，以满足用户的心理需求。为了搜索的准确性，在搜索结果页面最好不能隐藏该应用。

下面通过具体的实施例来对本公开的技术方案进行说明。

在一个实施例中，以基于质量的评价数据和基于推荐的评价数据两种维度为例进行详细的说明，如图2所示。具体流程如下：

在步骤201中，获取用户对应用的基于质量的评价数据A；

在步骤202中，获取该用户对该应用的基于推荐的评价数据B；

在步骤203中，判断基于质量的评价数据A是否大于或等于基于质量的评价数据的评价范围中间值，如果基于质量的评价数据A大于或等于基于质量的评价数据的评价范围中间值，则转步骤204，否则转207；

在步骤204中，判断基于推荐的评价数据B是否小于基于推荐的评价数据的评价范围中间值，如果基于推荐的评价数据B小于基于推荐的评价数据的评价范围中间值，则转步骤205，否则转207；

在步骤205中，将基于质量的评价数据作为该用户对该应用的最终评价数据；

在步骤206中，除搜索结果页面外，向该用户隐藏该应用；

在步骤207中，将基于质量的评价数据A和基于推荐的评价数据B的平均值作为该用户对该应用的最终评价数据。

以应用商店为例，如图3所示，在用户对应用商店的商品进行评价时，为用户提供应用质量和应用推荐两种维度的评价选项，用户可以通过选择应用质量和应用推荐两个评价选项后面的星为应用打分，满分为五个星，最低分为一个星，终端在收到系统打分后，将打分结果上传到服务器端。

本实施例中，服务器端通过获取用户对应用的基于质量的评价数据和基于推荐的评价数据，并且在基于质量的评价数据大于或等于中间值，而基于推荐的评价数据小于中间值时，认为用户就基于推荐的评价数据为非客观数据，因此最终将基于质量的评价数据作为用户对该应用的最终评价数据，同时向该用户隐藏该引用；而其他情况下，将基于质量的评价数据和基于推荐的评价数据的平均值作为用户对该应用的评价数据。通过本技术方案，可以排除用户由于个人原因如不想被人看见质量良好的商品等而给出非客观评价时，造成应用评价的失真，同时为了满足用户心理需求，在用户对应给出的基于推荐的评级数据不客观时，向用户隐藏该应用。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。

图4是根据一示例性实施例示出的一种评价管理装置的框图，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。如图4所示，该评价管理装置包括：

在获取模块301中，用于获取同一用户对同一应用的至少两种不同纬度评价数据；所述至少两种不同纬度评价数据包括：基于质量的评价数据和基于推荐程度的评价数据；所述第一预定评价数据为基于质量的评价数据，所述第二预定评价数据为基于推荐程度的评价数据；

在判断模块302中，用于判断所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种是否为非客观评价数据；所述第一预定阈值为所述第一预定评价数据评价范围内的中间值，所述第二预定阈值为所述第二预定评价数据的评价范围内的中间值；在判断子模块3021中，用于所述至少两种不同纬度评价数据中的第一预定评价数据大于或等于第一预定阈值，而所述至少两种不同纬度评价数据中的第二预定评价数据小于第二预定阈值时，将所述第二预定评价数据确定为非客观评价数据；

在第一评价模块303中，用于若所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种为非客观评价数据时，将除所述非客观评价数据之外的评价数据作为所述用户对所述应用的最终评价数据；

在隐藏模块304中，用于所述第二预定评价数据小于第二预定阈值时，除搜索结果页面之外的数据中，向所述用户隐藏所述应用；

在第二评价模块305中，用于若所述至少两种不同纬度评价数据均为客观评价数据，则将所述至少两种不同纬度评价数据的平均值作为所述用户对所述应用的最终评价数据。

本实施例中，获取模块301获取用户对同一应用的两种不同维度的评价数据，包括基于质量的评价数据和基于推荐的评价数据，判断模块302中的判断子模块3021判断所述基于质量的评价数据是否大于或等于第一预定阈值，基于推荐的评价数据是否小于第二预定阈值，所述第一预定阈值和第二预定阈值分别为基于质量的评价数据的评价范围内的中间值和基于推荐的评价数据的评价范围内的中间值；所述第一评价模块303在基于质量的评价数据大于等于第一预定阈值，而基于推荐的评价数据小于第二预定阈值时，将基于质量的评价数据作为该用户对该应用的评价数据，同时隐藏模块304在除了搜索结果页面之外，向用户隐藏该应用；所述第二评价模块305在其他情况下，将基于质量的评价数据和基于推荐的评价数据作为该用户对该应用的评价数据。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种评价管理装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，处理器被配置为：

获取同一用户对同一应用的至少两种不同纬度评价数据；

判断所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种是否为非客观评价数据；

若所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种为非客观评价数据时，将除所述非客观评价数据之外的评价数据作为所述用户对所述应用的最终评价数据。

上述处理器还可被配置为：

所述判断所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种是否为非客观评价数据，包括：

所述至少两种不同纬度评价数据中的第一预定评价数据大于或等于第一预定阈值，而所述至少两种不同纬度评价数据中的第二预定评价数据小于第二预定阈值时，将所述第二预定评价数据确定为非客观评价数据。

所述至少两种不同纬度评价数据包括：基于质量的评价数据和基于推荐程度的评价数据。

所述第一预定评价数据为基于质量的评价数据，所述第二预定评价数据为基于推荐程度的评价数据。

所述第二预定评价数据小于第二预定阈值时，还包括：

除搜索结果页面之外的数据中，向所述用户隐藏所述应用。

所述第一预定阈值为所述第一预定评价数据评价范围内的中间值，所述第二预定阈值为所述第二预定评价数据的评价范围内的中间值。

还包括：若所述至少两种不同纬度评价数据均为客观评价数据，则将所述至少两种不同纬度评价数据的平均值作为所述用户对所述应用的最终评价数据。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图5是根据一示例性实施例示出的一种用于评价管理装置的框图。例如，装置1900可以被提供为一服务器。装置1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。

装置1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行装置1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将装置1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。装置1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由装置1900的处理器执行时，使得装置1900能够执行上述评价管理的方法，所述方法包括：

获取同一用户对同一应用的至少两种不同纬度评价数据；

判断所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种是否为非客观评价数据；

若所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种为非客观评价数据时，将除所述非客观评价数据之外的评价数据作为所述用户对所述应用的最终评价数据。

所述判断所述至少两种不同纬度评价数据中的至少一种是否为非客观评价数据，包括：

所述至少两种不同纬度评价数据中的第一预定评价数据大于或等于第一预定阈值，而所述至少两种不同纬度评价数据中的第二预定评价数据小于第二预定阈值时，将所述第二预定评价数据确定为非客观评价数据。

所述至少两种不同纬度评价数据包括：基于质量的评价数据和基于推荐程度的评价数据。

所述第一预定评价数据为基于质量的评价数据，所述第二预定评价数据为基于推荐程度的评价数据。

所述第二预定评价数据小于第二预定阈值时，还包括：

除搜索结果页面之外的数据中，向所述用户隐藏所述应用。

所述第一预定阈值为所述第一预定评价数据评价范围内的中间值，所述第二预定阈值为所述第二预定评价数据的评价范围内的中间值。

所述方法还包括：若所述至少两种不同纬度评价数据均为客观评价数据，则将所述至少两种不同纬度评价数据的平均值作为所述用户对所述应用的最终评价数据。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。