一種基于nls的評價趨勢判定方法和設(shè)備的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及了一種基于NLS(Negative Logic System, 負(fù)邏輯系統(tǒng)）的評價趨勢判定方法和設(shè)備。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著電子商務(wù)技術(shù)的迅速發(fā)展，網(wǎng)上購物越來越流行，人們對商品的評價也越來 越多，且采用的評價方式也越來越多。針對大量的評價信息，用戶如何獲取有用的信息，如 何進(jìn)行評價趨勢的判定也就成為了研究重點(diǎn)。
[0003] 現(xiàn)有技術(shù)中，為了進(jìn)行評價趨勢的判定，主要研究包括在線商品評論的效用分析、 電子商務(wù)環(huán)境下商品聲譽(yù)的評價方法、基于興趣度的協(xié)同過濾商品推薦系統(tǒng)模型等。例如 在一種具體的實(shí)現(xiàn)方式中，提出了一種向客戶推薦商品的方式，其具體實(shí)現(xiàn)為：候選商品計(jì) 算模塊根據(jù)目標(biāo)客戶已購買的商品集合以及對應(yīng)的評分值集合，計(jì)算出目標(biāo)客戶對所有未 評分商品的預(yù)測評分值，選取分值最大的K個商品作為候選推薦商品集合；之后候選商品 排序模塊將目標(biāo)客戶每一個候選商品的預(yù)測評分值作為目標(biāo)客戶的實(shí)際評分分別加入系 統(tǒng)，并計(jì)算對已購買商品的預(yù)測值，然后計(jì)算相應(yīng)的預(yù)測準(zhǔn)確度的評價指標(biāo)，最后按照所得 評價指標(biāo)的優(yōu)劣對候選商品集合進(jìn)行排序，由此得到最后的推薦列表，并將對系統(tǒng)評價指 標(biāo)最好的候選商品排在列表前面。
[0004] 但是，現(xiàn)有技術(shù)方案都是在正邏輯下的商品評價方法，是在不公平/不可信的評 價環(huán)境基礎(chǔ)之上進(jìn)行的評價方法研究，因此存在不可信的風(fēng)險與不足。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于NLS的評價趨勢判定方法和設(shè)備，以在公平/可信的 環(huán)境下進(jìn)行評價趨勢的判定，繼而提高用戶使用感受。
[0006] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于負(fù)邏輯系統(tǒng)NLS的評價趨勢判定 方法，包括：
[0007] 選擇待判定評價趨勢的評價要素因子Fi ;
[0008] 計(jì)算所述評價要素因子Fi對應(yīng)的各個等級分制所占百分比，并利用各個等級 分制所占百分比確定所述評價要素因子F i的原始評價統(tǒng)計(jì)向量；
[0009] 設(shè)置所述評價要素因子匕對應(yīng)的每個等級分制的基于NLS的權(quán)重子向量 份/lxp ,并利用所述權(quán)重子向量ω/1χ4確定權(quán)重矩陣；
[0010] 利用所述原始評價統(tǒng)計(jì)向量以及所述權(quán)重矩陣計(jì)算所述評價要素因子Fi對應(yīng)的 每個等級分制的評價趨勢值，并利用所述評價趨勢值判定所述評價要素因子Fi對應(yīng)的 每個等級分制i；/的基于NLS的評價趨勢。
[0011] 本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于負(fù)邏輯系統(tǒng)NLS的評價趨勢判定設(shè)備，包括：
[0012] 選擇模塊，用于選擇待判定評價趨勢的評價要素因子Fi ;
[0013] 計(jì)算模塊，用于計(jì)算所述評價要素因子匕對應(yīng)的各個等級分制所占百分比，并 利用各個等級分制所占百分比確定所述評價要素因子Fi的原始評價統(tǒng)計(jì)向量；
[0014] 確定模塊，用于設(shè)置所述評價要素因子Fi對應(yīng)的每個等級分制g的基于NLS的 權(quán)重子向量利用所述權(quán)重子向量》/1χΑ確定權(quán)重矩陣；
[0015] 判定模塊，用于利用所述原始評價統(tǒng)計(jì)向量以及所述權(quán)重矩陣計(jì)算所述評價要素 因子Fi對應(yīng)的每個等級分制的評價趨勢值，并利用所述評價趨勢值判定所述評價要素 因子Fi對應(yīng)的每個等級分制的基于NLS的評價趨勢。
[0016] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實(shí)施例至少具有以下優(yōu)點(diǎn)：本發(fā)明實(shí)施例中，可以基于 NLS實(shí)現(xiàn)評價趨勢的判定，從而在NLS構(gòu)建的可信、公平的評價環(huán)境的基礎(chǔ)上進(jìn)行評價趨勢 的判定，對商品的聲譽(yù)進(jìn)行準(zhǔn)確客觀的評估，可為用戶決策提供解決方案、對比購買、擇優(yōu) 選擇等提供有利的趨勢數(shù)據(jù)，對于電子商務(wù)領(lǐng)域來說具有重要的意義與價值，并且可以提 高用戶使用感受。
【附圖說明】
[0017] 為了更清楚地說明本發(fā)明的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例描述中所需要使用的附圖 作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普 通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0018] 圖1是本發(fā)明實(shí)施例一提供的一種基于NLS的評價趨勢判定方法流程圖；
[0019] 圖2是本發(fā)明實(shí)施例二提供的一種基于NLS的評價趨勢判定設(shè)備結(jié)構(gòu)圖；
[0020] 圖3是本發(fā)明實(shí)施例三提供的一種基于NLS的評價趨勢判定系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。
【具體實(shí)施方式】
[0021] 下面將結(jié)合本發(fā)明中的附圖，對本發(fā)明中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯 然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明的一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的 實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都 屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0022] 實(shí)施例一
[0023] 針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明實(shí)施例一提供一種基于NLS的評價趨勢判定 方法，該方法是在NLS的基礎(chǔ)之上的商品評價體系。其中，NLS是與PLS相反的負(fù)邏輯系統(tǒng)， 本發(fā)明實(shí)施例中，以實(shí)際狀態(tài)數(shù)目為例來進(jìn)行形式化描述和定義負(fù)邏輯NLS。假設(shè)系統(tǒng)一共 有η個狀態(tài)，記作S1, S2, S3,…，Sn，令S = (S1, S2, S3,…，SJ，則對于任意一個狀態(tài)Si e S，其 中i e {1，2, 3,…，η}，其對應(yīng)的負(fù)邏輯系統(tǒng)NLS所對應(yīng)的邏輯值為S中，除了 Si之外的隨 機(jī)的任意的一個狀態(tài)，即：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于負(fù)邏輯系統(tǒng)NLS的評價趨勢判定方法，其特征在于，包括： 選擇待判定評價趨勢的評價要素因子Fi ; 計(jì)算所述評價要素因子Fi對應(yīng)的各個等級分制所占百分比，并利用各個等級分制 所占百分比確定所述評價要素因子Fi的原始評價統(tǒng)計(jì)向量； 設(shè)置所述評價要素因子Fi對應(yīng)的每個等級分制的基于NLS的權(quán)重子向量 iy/lx&，并利用所述權(quán)重子向量^確定權(quán)重矩陣； 利用所述原始評價統(tǒng)計(jì)向量以及所述權(quán)重矩陣計(jì)算所述評價要素因子Fi對應(yīng)的每個 等級分制if的評價趨勢值，并利用所述評價趨勢值判定所述評價要素因子Fi對應(yīng)的每個 等級分制if的基于NLS的評價趨勢。
2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述計(jì)算所述評價要素因子Fi對應(yīng)的各個 等級分制if所占百分比，并利用各個等級分制4所占百分比確定所述評價要素因子F i的 原始評價統(tǒng)計(jì)向量的過程，具體包括： 當(dāng)所述評價要素因子Fi對應(yīng)有Ki個等級分制時，分別統(tǒng)計(jì)所述Ki個等級分制的評價 數(shù)目，且每個等級分制If所占有的評價數(shù)目為丨 K, 計(jì)算所述Ki個等級分制的評價數(shù)目之和為i?,. =Ii?/ ,并計(jì)算各個等級分制·所 /=I 丄 I 占百分比= ?并利用各個等級分制所占百分比確定所述評價要素因子Fi的原 Pi L： 始評價統(tǒng)計(jì)向量為：=M G2…^
3. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述設(shè)置所述評價要素因子Fi對應(yīng)的每個 等級分制Ij'的基于NLS的權(quán)重子向量似/ 1Xjt，并利用所述權(quán)重子向量6)/bcf確定權(quán) I I 重矩陣的過程，具體包括： 設(shè)置所述評價要素因子Fi對應(yīng)的每個等級分制^的基于NLS的權(quán)重子向量似/ ]χλΛ 為：/!#廣[氣? …, O ft)州…其中，權(quán)重子向 K1 M的兀素值 wjj = 〇、〇< 1、且^^ (SiIii= I j 利用所述權(quán)重子向量似/1χ&確定所述評價要素因子Fi的基于NLS的權(quán)重矩陣為
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述權(quán)重子向量￡?/1χα確定所 述評價要素因子F