发明专利 已授权

一种基于虚假评论检测优化的电商推荐方法

📄 申请号:CN202411984414.2 📄 发布日:2026/03/19

著录项目信息

申请日
2024-12-31
公开号
CN119887333B
公开日
2025-11-11
申请人
重庆邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

电商推荐, 评论审核, 用户信任, 商业智能

摘要

本发明涉及电商推荐系统领域,特别涉及一种基于虚假评论检测优化的电商推荐方法,包括获取用户行为数据、用户评论数据、用户‑商品交互数据;构建情感‑行为向量化模型、情感‑行为匹配性检测模型、基于用户可信度的序列图神经网络推荐模型;根据用户行为数据、用户评论数据、用户‑商品交互数据与各模型得到弱化虚假评论后的推荐列表。本发明通过量化用户情感与行为的匹配程度,并将其作为用户可信度的指标,增大可信度高的用户行为对推荐结果的影响,进而有效弱化虚假评论数据的影响,提升电商平台推荐系统的精确性。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:115 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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