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序号 专利名 申请号 申请日 公开(公告)号 公开(公告)日 发明人
1 具有买家信誉的在线交易系统 CN202210477812.X 2022-04-28 CN115345692A 2022-11-15 阿南德·拉马苏布拉马尼安; 阿拉格·穆图拉曼; 戴维·甘地; 马亨德·马达万
本公开涉及具有买家信誉的在线交易系统。系统和方法提供了确定物品的交易的买方的信誉分数。在线购物服务器接收买家信息并基于买家的交易历史确定买家的信誉分数。信誉分数对应于买家所承担的各种负担平下的交易类型(例如,信用卡交易和预付现金交易)。在线购物服务器针对买家允许信誉分数较低的买家执行负担较高的交易类型。在线购物服务器基于所确定的交易类型来执行交易。在线购物服务器基于交易的结果来更新买家的信誉分数。物品的卖家使用买家的信誉分数向信誉较高的买家提供优质的销售物品。
2 消费品在线信誉计算方法及设备 CN202010161386.X 2020-03-10 CN111353858A 2020-06-30 许应成; 蔡华利; 宁秀丽; 裴飞; 刘碧松; 高晓红; 李莹; 吴倩; 李亚; 叶如意; 苏雪妍
发明涉及信用计量领域,特别是涉及消费品在线信誉计算方法及设备。该计算方法对消费品的信誉进行指标划分,对指标在消费品质量中的关键性程度进行两两对比,通过分值呈现比较结果,进而构建判断矩阵,为了确定判断矩阵合理,进行一致性检验,当通过一致性检验后,对判断矩阵的归一化处理即得到各指标的权重。由于在预设信誉分值表中每个指标的信誉都对应了指标分值,将指标分值和指标权重相乘得到该指标合理且具备说服的得分,将所有的指标得分相加即得出该消费品的在线信誉值。通过该技术方案可以数字化处理消费品的在线信誉,对在线信誉进行有效计量,使得量化后的消费品在线信誉更直观的表达和比对。
3 结合信誉更新的移动群智感知在线激励方法 CN201810015963.7 2018-01-08 CN108364190B 2021-08-13 杨绿溪; 杨堤; 李卓青; 徐琴珍; 李春国; 黄永明
发明适用于充分考虑数据质量的移动群智感知在线激励方法。本发明将整个移动群智感知过程建模成在线随机到达的拍卖模型,并在其中考虑用户提交数据的质量。现存的很多在线激励机制的设计,忽略了用户提交数据的质量问题,导致任务发布方的效益不能达到实际预期。基于此,本发明结合任务发布方对每个用户的信誉评分反馈,并根据上传数据的一些属性计算客观评价分值。综合考虑主客观分值,计算用户信誉分,并结合用户历史和现实信誉记录的情况,设计了结合信誉更新的在线激励方案。采用我们的发明,可以明显提高任务发布方的总效用。
4 一种基于KendallTau距离的在线服务信誉度量方法 CN201710484114.1 2017-06-23 CN107464032A 2017-12-12 付晓东; 郑苏苏; 刘骊; 冯勇; 刘利军
发明涉及一种基于KendallTau距离的在线服务信誉度量方法,属于在线信誉度量及群体决策领域。本发明首先通过距离指标来衡量两个服务评分向量之间的一致性;然后将信誉度量建模为一个最优化问题,这个最优化问题就是寻找一个与用户-服务评分矩阵距离最小的信誉向量;最后采用模拟退火算法来解决该优化问题,将得到的信誉向量作为服务信誉。本发明考虑了用户评价准则的不一致性,有效地避免了在线服务信誉不具备可比较性的问题;此外,采用模拟退火算法寻找最优信誉向量作为服务信誉,可有效保证信誉度量的效率;同时,通过考虑用户对不同服务评分的关系,提高了信誉度量方法的抗操纵性
5 一种基于半监督学习的在线服务信誉度量方法 CN201810535306.5 2018-05-30 CN108960282A 2018-12-07 付晓东; 张烨; 刘骊; 冯勇; 刘利军
发明公开了一种基于半监督学习的在线服务信誉度量方法,属于在线信誉度量及在线服务领域,本发明方法首先对服务的属性评分矩阵R进行归一化处理并分析主成分,从而对服务属性进行降维,然后综合服务多维度属性信息人工标注训练集并训练分类器模型,并基于改进半监督协同训练算法利用所得分类器对服务进行信誉分类,将分类后的服务和分类标签加入到训练集中重新训练分类器,最后利用得到的新的分类器对在线服务进行分类实现信誉度量,本发明通过建立对服务的多分类器模型实现对服务的信誉度量,同时在建模分类器时利用半监督学习算法将未标注服务加入到训练集重新训练分类器,实现在提升分类器模型分类性能的同时减少人工标注样本的成本。
6 结合信誉更新的移动群智感知在线激励方法 CN201810015963.7 2018-01-08 CN108364190A 2018-08-03 杨绿溪; 杨堤; 李卓青; 徐琴珍; 李春国; 黄永明
发明适用于充分考虑数据质量的移动群智感知在线激励方法。本发明将整个移动群智感知过程建模成在线随机到达的拍卖模型,并在其中考虑用户提交数据的质量。现存的很多在线激励机制的设计,忽略了用户提交数据的质量问题,导致任务发布方的效益不能达到实际预期。基于此,本发明结合任务发布方对每个用户的信誉评分反馈,并根据上传数据的一些属性计算客观评价分值。综合考虑主客观分值,计算用户信誉分,并结合用户历史和现实信誉记录的情况,设计了结合信誉更新的在线激励方案。采用我们的发明,可以明显提高任务发布方的总效用。
7 一种在线商品的信誉值计算方法、网络交易平台、计算机 CN201710996982.8 2017-10-20 CN107808324B 2021-05-28 裴庆祺; 张潘頔; 马立川; 李子
发明属于电子商务技术领域,公开了一种在线商品的信誉值计算方法、网络交易平台、计算机,包括:恶意评价检测、用户兴趣度评测、信誉值计算。本发明利用二相检测理论,检测到评价模型的轻微变化,可以处理恶意用户对所有商品进行恶意评价时的情况,同时也可以处理恶意用户仅对目标商品做出恶意评价时的情况。本发明通过比较目标项和用户评价项之间的相似性来确定不同用户评价的权重,能够更准确地反映出用户对目标商品感兴趣的程度和用户的可靠性。
8 一种基于不一致用户评价准则的在线服务信誉度量方法 CN201510407598.0 2015-07-13 CN104978676B 2018-05-25 付晓东; 刘骊; 刘利军; 冯勇; 黄青松
发明涉及一种基于不一致用户评价准则的在线服务信誉度量方法,属于在线信誉度量及在线服务领域。本发明首先从用户‑服务评分矩阵建立用户对服务的偏好关系,并将其表达为偏好关系矩阵;然后计算用户偏好关系之间的一致性;最后寻找具有最大偏好关系一致性的用户并将其评分作为服务信誉。本发明体现了用户评价准则不一致的内在特征和信誉可比较性管理的潜在需求;易于理解的用户偏好关系一致性评价准则为用户评价准则不一致时的服务信誉度量提供了一种新的建模手段和计算方法;同时,通过考虑用户对不同服务评分之间的关系,为提高信誉度量方法的防操纵能提供了一种新的思路。
9 一种基于多维度评价信息的在线服务信誉度量方法 CN201710522508.1 2017-06-30 CN107579839A 2018-01-12 付晓东; 杨体东; 刘骊; 刘利军; 冯勇
发明涉及一种基于多维度评价信息的在线服务信誉度量方法,属于在线信誉度量及在线服务技术领域。首先对在线服务信誉的多维度属性信息进行主成分分析,选择影响在线服务信誉动态变化的属性维度,并考虑时间因子对在线服务属性的评价数据进行筛选;其次创建服务信誉标注准则,对初始样本进行标注及训练支持向量机分类模型;然后使用距离相关性的自学习方法获取训练样本,更新训练样本集和SVM分类模型;最后使用最终更新得出的SVM分类模型确定在线服务的信誉类标签,实现服务信誉度量。本发明通过考虑信誉属性的多维度和时间因素,使服务信誉可随新交易而变化。此外,支持向量机可有效应对高数据维度带来的计算复杂度过高的问题。
10 一种基于服务占优关系的在线服务信誉度量方法 CN201610601109.X 2016-07-28 CN106230626A 2016-12-14 付晓东; 刘骊; 刘利军; 冯勇
发明涉及一种基于服务占优关系的在线服务信誉度量方法,属于在线信誉度量及在线服务领域。以实现服务的相对排序为出发点,首先基于用户-服务评分矩阵通过比较同一用户对不同服务的评分得到成对服务偏好,并通过直观的规则确定成对服务的占优关系;然后建立由服务占优关系构成的有向无环图,从中寻找包括所有服务结点的最长路径确定服务排序;最后将服务排序位置映射为服务信誉。本发明满足直观的信誉度量机制合理性评价标准、信誉度量结果具有明确的含义和可比较性,为在用户评价准则不一致时的服务信誉度量提供了一种建模方法和技术手段。同时,通过考虑用户对不同服务评分之间的关系,为提高信誉度量方法的防操纵能提供了一种新的思路。
11 基于可扩展消息在线协议和信誉机制的电子邮件传送方法 CN200710099965.0 2007-06-01 CN100539555C 2009-09-09 毕军; 吴建平; 张文茂
基于可扩展消息在线协议和信誉机制的电子邮件传送方法属于网络安全领域。其特征在于:在方法中,利用了基于XMPP协议的IM平台有效地保障了源身份真实性。在Email消息发送上采取“拉模式”传输模式。在消息传输过程中,利用IM平台维护了用户在线状态的特征,采取分传输与发送方与接收方直连传输相结合的传输方式。并且,方法中还发明了独特的将信誉机制与黑白名单策略相结合,实时地对垃圾消息攻击行为进行防范的方法。该方法可部署在目前广泛使用的基于XMPP协议的IM平台上。方法采用的服务器转发与端到端直连传输消息的传输方案减轻了对原有服务器的负担,不会对原有IM服务性能造成影响。
12 基于可扩展消息在线协议和信誉机制的电子邮件传送方法 CN200710099965.0 2007-06-01 CN101056281A 2007-10-17 毕军; 吴建平; 张文茂
基于可扩展消息在线协议和信誉机制的电子邮件传送方法属于网络安全领域。其特征在于:在方法中,利用了基于XMPP协议的IM平台有效地保障了源身份真实性。在Email消息发送上采取“拉模式”传输模式。在消息传输过程中,利用IM平台维护了用户在线状态的特征,采取分传输与发送方与接收方直连传输相结合的传输方式。并且,方法中还发明了独特的将信誉机制与黑白名单策略相结合,实时地对垃圾消息攻击行为进行防范的方法。该方法可部署在目前广泛使用的基于XMPP协议的IM平台上。方法采用的服务器转发与端到端直连传输消息的传输方案减轻了对原有服务器的负担,不会对原有IM服务性能造成影响。
13 一种在线商品的信誉值计算方法、网络交易平台、计算机 CN201710996982.8 2017-10-20 CN107808324A 2018-03-16 裴庆祺; 张潘頔; 马立川; 李子
发明属于电子商务技术领域,公开了一种在线商品的信誉值计算方法、网络交易平台、计算机,包括:恶意评价检测、用户兴趣度评测、信誉值计算。本发明利用二相检测理论,检测到评价模型的轻微变化,可以处理恶意用户对所有商品进行恶意评价时的情况,同时也可以处理恶意用户仅对目标商品做出恶意评价时的情况。本发明通过比较目标项和用户评价项之间的相似性来确定不同用户评价的权重,能够更准确地反映出用户对目标商品感兴趣的程度和用户的可靠性。
14 一种基于一致性聚类的在线服务信誉值度量方法 CN202410074934.3 2024-01-18 CN117892150A 2024-04-16 付晓东; 卢润茁; 刘骊; 刘利军; 冯勇; 彭玮; 丁家满
发明涉及一种基于一致性聚类的在线服务信誉值度量方法,属于数据处理技术领域。首先根据用户对服务的评分构建用户‑评分矩阵;根据用户‑评分矩阵,将用户的评分视为用户对服务的分类,度量这些分类的相似性,并构建相似图;然后在相似图上执行图切割过程,将相似的服务聚合到一个簇中;最后,给每个簇分配不重复的分数,作为簇中服务的信誉值。本发明通过与一致性聚类技术结合,将用户的评分视为用户对服务的分类,解决了现有的在线服务信誉值度量并未考虑服务信誉值与用户评分一致性的问题,最大限度地提高所获得的服务信誉值与用户对服务分类之间的一致性,使得服务的信誉值与群体评价意见最大程度达成一致。
15 一种基于不一致用户评价准则的在线服务信誉度量方法 CN201510407598.0 2015-07-13 CN104978676A 2015-10-14 付晓东; 刘骊; 刘利军; 冯勇; 黄青松
发明涉及一种基于不一致用户评价准则的在线服务信誉度量方法,属于在线信誉度量及在线服务领域。本发明首先从用户-服务评分矩阵建立用户对服务的偏好关系,并将其表达为偏好关系矩阵;然后计算用户偏好关系之间的一致性;最后寻找具有最大偏好关系一致性的用户并将其评分作为服务信誉。本发明体现了用户评价准则不一致的内在特征和信誉可比较性管理的潜在需求;易于理解的用户偏好关系一致性评价准则为用户评价准则不一致时的服务信誉度量提供了一种新的建模手段和计算方法;同时,通过考虑用户对不同服务评分之间的关系,为提高信誉度量方法的防操纵能提供了一种新的思路。
16 ONGOING MANAGEMENT OF SHAPED ONLINE REPUTATION PCT/US2016/020146 2016-03-01 WO2016144594A1 2016-09-15 RAJAGOPALAN, Rajmohan; STOKES, Michael; SPARLING, Carolyn

Ongoing management of a shaped online reputation is provided. A service such as a reputation management service monitors digital assets of a reputation owner hosted by external resources based on a reputation profile. The reputation profile is configured by a reputation manager. A change to the digital assets is detected. In response, the change and the reputation profile are processed to match suggested actions with operations to shape the online profile. A description of the suggested actions, the reputation profile, and the change are transmitted to the reputation manager to prompt the reputation manager to customize or confirm the reputation profile and the suggested actions. The suggested actions are executed to shape the online reputation in response to a confirmation to the transmission by the reputation manager.

17 온라인 평판 데이터 관리 시스템 및 이를 이용한 온라인 평판 데이터 관리 방법 KR1020140136476 2014-10-10 KR1020160043164A 2016-04-21 이정행
본발명은개인디지털데이터삭제시스템및 이를이용한개인디지털삭제방법에관한것으로서, 개인디지털데이터의삭제요청을통신망을통하여데이터삭제관리서버로전송하는고객단말기; 및상기고객단말기로부터수신한개인디지털데이터의삭제요청에따라, 인터넷상에저장된개인디지털데이터를검색하고, 검색된개인디지털데이터를저장한후, 포털사이트서버에해당개인디지털데이터의삭제를요청하는데이터삭제관리서버;를포함하는개인디지털데이터삭제시스템및 이를이용한개인디지털데이터삭제방법이제공된다.
18 RANKING ONLINE ADVERTISEMENTS USING PRODUCT AND SELLER REPUTATION PCT/US2008/063794 2008-05-15 WO2008144444A1 2008-11-27 ZENG, Huajun; LIN, Chenxi; HAN, Dingyi; ZHANG, Benyu; CHEN, Zheng; WANG, Jian

Described is a technology by which online advertisements for returning with a query response are ranked according to reputation. The reputation may correspond to a product or service and/or seller reputation. In one example, a set of relevant advertisement items are located and ranked using reputation data as a factor. For example, for each item, a ranking value is based on a mathematical combination of a product reputation score, a seller reputation score and a relevance score, with the items ranked by their computed values. The scores may be weighted differently. Reputation data may be mined from a review source, such as customer reviews available on the web. In one example implementation, a 3-gram model that considers terms in the review along with the two terms proceeding each term is used to analyze the reviews to determine whether each review is positive or negative with respect to the reputation.

19 SECURE DIGITAL REMEDIATION SYSTEMS AND METHODS FOR MANAGING AN ONLINE REPUTATION PCT/US2013/046585 2013-06-19 WO2013192312A2 2013-12-27 ERVINE, Jeff

Secure digital remediation methods and systems are provided for managing a reputation. A method for managing a reputation includes receiving a complaint from a victim regarding an unfavorable item published by one or more third parties, extracting information from the unfavorable item, and providing a communication to the one or more third parties of the complaint including the information, the communication requesting a response from the one or more third parties. The method also includes scoring the unfavorable item on a severity scale based on the information, responses to queries and/or a ruleset to produce a severity score, the ruleset including instructions for responding to the complaint based on the severity score.

20 REPUTATION SCORING FOR ONLINE STOREFRONTS EP11842247.6 2011-11-08 EP2641223A2 2013-09-25 SUZUKI, Clifford, Akihiko; BHORANIA, Aayaz; SELVAMANI, Rajesh; SCHONBERG, Daniel; LIN, Chi-Ming; JOHNSON, Jeffrey; MULLALLY, John
Systems and techniques to provide an improved reputation scoring for products in an online storefront are described. A technique may include obtaining at least one objective measure and at least one subjective measure about a product in an online storefront; calculating a reputation level for the product from the subjective and objective measures; and displaying a listing for the product in the online storefront according to the reputation level. A technique may further include providing feedback to product developers about the reputation level of the product. Other embodiments are described and claimed.
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