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龍圖騰網(wǎng)恭喜青服(深圳)技術(shù)研究有限公司申請的專利一種基于大數(shù)據(jù)的用戶信息共享方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119917890B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-07-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510405316.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/23213；該發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)的用戶信息共享方法及系統(tǒng)是由楊家鋒;劉瑩;楊玉芳設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于大數(shù)據(jù)的用戶信息共享方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于大數(shù)據(jù)的用戶信息共享方法及系統(tǒng)，涉及信息共享領(lǐng)域，包括：對虛假評價(jià)信息進(jìn)行特征聚類分析，確定第一異常評價(jià)指標(biāo)；基于大數(shù)據(jù)對多個(gè)同類平臺的虛假評價(jià)信息進(jìn)行特征聚類分析，確定多個(gè)關(guān)聯(lián)異常評價(jià)指標(biāo)，融合確定異常評價(jià)指標(biāo)；根據(jù)異常評價(jià)指標(biāo)對評價(jià)信息集進(jìn)行數(shù)據(jù)可信分析，將滿足動(dòng)態(tài)可信度閾值的設(shè)為可靠評價(jià)數(shù)據(jù)，進(jìn)行信息共享。通過本發(fā)明可以解決現(xiàn)有方法無法有效識別用戶評價(jià)信息的真實(shí)性，導(dǎo)致虛假評價(jià)未能有效過濾，影響用戶對平臺評價(jià)信息的信任度的技術(shù)問題；能夠更準(zhǔn)確地識別虛假好評和惡意差評，過濾掉不可靠的評價(jià)數(shù)據(jù)，確保真實(shí)評價(jià)信息反饋給客戶，從而優(yōu)化用戶體驗(yàn)，提高客戶滿意度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)的用戶信息共享方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大數(shù)據(jù)的用戶信息共享方法，其特征在于，方法包括： 對目標(biāo)平臺的虛假評價(jià)信息進(jìn)行特征聚類分析，確定第一異常評價(jià)指標(biāo)； 基于大數(shù)據(jù)，對目標(biāo)平臺的多個(gè)同類平臺的虛假評價(jià)信息進(jìn)行特征聚類分析，確定多個(gè)關(guān)聯(lián)異常評價(jià)指標(biāo)； 根據(jù)所述第一異常評價(jià)指標(biāo)和多個(gè)關(guān)聯(lián)異常評價(jià)指標(biāo)融合確定異常評價(jià)指標(biāo)； 根據(jù)所述異常評價(jià)指標(biāo)對目標(biāo)平臺的評價(jià)信息集進(jìn)行數(shù)據(jù)可信分析，將滿足動(dòng)態(tài)可信度閾值的評價(jià)信息設(shè)為可靠評價(jià)數(shù)據(jù)，得到可靠評價(jià)數(shù)據(jù)集，進(jìn)行目標(biāo)平臺的用戶評價(jià)信息共享； 其中，將滿足動(dòng)態(tài)可信度閾值的評價(jià)信息設(shè)為可靠評價(jià)數(shù)據(jù)，得到可靠評價(jià)數(shù)據(jù)集，包括： 基于大數(shù)據(jù)，獲取目標(biāo)平臺在預(yù)設(shè)歷史時(shí)區(qū)內(nèi)的虛假評價(jià)信息數(shù)量序列和虛假評價(jià)信息占比序列，以及多個(gè)同類平臺在預(yù)設(shè)時(shí)區(qū)內(nèi)的多個(gè)同類虛假評價(jià)信息數(shù)量序列和多個(gè)同類虛假評價(jià)信息占比序列； 預(yù)訓(xùn)練評價(jià)趨勢分析插件，并將所述虛假評價(jià)信息數(shù)量序列、虛假評價(jià)信息占比序列、多個(gè)平臺關(guān)聯(lián)度、多個(gè)同類虛假評價(jià)信息數(shù)量序列和多個(gè)同類虛假評價(jià)信息占比序列輸入所述評價(jià)趨勢分析插件，輸出評價(jià)趨勢系數(shù)； 根據(jù)所述評價(jià)趨勢系數(shù)對預(yù)定可信度閾值進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，得到動(dòng)態(tài)可信度閾值； 根據(jù)所述動(dòng)態(tài)可信度閾值對多個(gè)數(shù)據(jù)可信系數(shù)進(jìn)行判斷，將大于動(dòng)態(tài)可信度閾值的數(shù)據(jù)可信系數(shù)對應(yīng)的評價(jià)信息設(shè)為可靠評價(jià)數(shù)據(jù)，得到可靠評價(jià)數(shù)據(jù)集； 其中，預(yù)訓(xùn)練評價(jià)趨勢分析插件，包括： 基于大數(shù)據(jù)，采集樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，其中，樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括樣本虛假評價(jià)信息數(shù)量序列、樣本虛假評價(jià)信息占比序列、樣本平臺關(guān)聯(lián)度集、樣本同類虛假評價(jià)信息數(shù)量序列集、樣本同類虛假評價(jià)信息占比序列集以及樣本評價(jià)趨勢系數(shù)，所述樣本評價(jià)趨勢系數(shù)可通過人工標(biāo)注獲得； 采用所述樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練和測試，直至損失函數(shù)收斂，得到訓(xùn)練完成的評價(jià)趨勢分析插件。

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