【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络信息处理，特别涉及一种电商投诉信息提醒方法及系统。
技术介绍
1、随着科技的进步以及时代的快速发展，互联网已经在人们的日常生活中得到普及，使得人们能够在网络上进行购物、学习以及娱乐等活动，极大的方便了人们的生活。
2、其中，随着越来越多的人选择在网上进行购物，使得电子商务得到了快速的发展，具体的，现有的电子商务主要是指以信息网络技术为手段，并且以商品交换为中心的商务活动，在此过程中，电商是主要的组成部分之一，用于给人们提供在线购物的平台，以对应满足人们的购物需求。
3、进一步的，现有的电商在实际运营的过程中，可能会因商品的质量问题等而接收到客户的投诉信息，从而影响电商的投诉等级，基于此，现有的电商都会设置对应的提醒功能，以及时的接收到客户发送的投诉信息，然而，在此过程中，可能会出现客户的真实投诉信息以及客户的恶意投诉信息，并且现有技术不能有效的对真实投诉信息以及恶意投诉信息进行区分，导致商家不能及时的处理客户的真实投诉信息，对应降低了客户的使用体验。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术的目的是提供一种电商投诉信息提醒方法及系统，以解决现有技术不能有效的区分并提醒出客户的真实投诉信息以及恶意投诉信息，导致商家不能及时的处理客户真实投诉信息的问题。
2、本专利技术实施例第一方面提出了：
3、一种电商投诉信息提醒方法，其中，所述方法包括：
4、实时接收用户输入的实时投诉信息，并实时检测出所述实时投诉信息中分别
5、基于预设规则根据所述用户身份栏以及所述投诉信息栏实时生成与所述用户对应的投诉数据链，并根据所述投诉数据链在预设投诉数据库中实时匹配出若干对应的相关投诉信息；
6、实时检测出所述实时投诉信息与每一所述相关投诉信息之间的相似度，并实时判断所述相似度是否大于预设相似度阈值；
7、若实时判断到所述相似度大于所述预设相似度阈值，则将当前相似度所对应的相关投诉信息设定为与所述实时投诉信息对应的同类投诉信息，并实时统计出所述实时投诉信息与所述同类投诉信息之间的信息总量，且实时判断所述信息总量是否大于等于预设数量阈值；
8、若实时判断到所述信息总量大于等于所述预设数量阈值，则立即将所述实时投诉信息设定为恶意投诉信息，并立即将所述恶意投诉信息传输至商家的应用终端，以向所述商家发出对应的提醒。
9、本专利技术的有益效果是：通过实时接收用户输入的投诉信息，此时为了能够准确的识别出当前投诉信息是客户的真实投诉信息还是故意制造的恶意投诉信息，此时需要进一步检测出当前投诉信息中所包含的用户身份栏以及投诉信息栏，并进一步生成需要的投诉数据链。进一步的，通过该投诉数据链实时匹配出若干已经产生的相关投诉信息，与此同时，分别计算出对应的相似度，并最终判断该相似度是否大于预设相似度阈值，具体的，若是，则能够表明当前两种投诉信息是同类投诉信息，则计算出对应的信息总量，并最终判断出是否为恶意投诉信息，具体的，若是，则立即向商家发出对应的提醒，以使商家能够及时的处理，减少不必要的损失，同时提升了使用体验。
10、进一步的，所述基于预设规则根据所述用户身份栏以及所述投诉信息栏实时生成与所述用户对应的投诉数据链的步骤包括：
11、当分别获取到所述用户身份栏以及所述投诉信息栏时，实时提取出所述用户身份栏中包含的身份信息、所述投诉信息栏中包含的投诉时间；
12、在所述身份信息中实时提取出与所述用户对应的用户名称，并在所述投诉信息栏中筛选出投诉关键词；
13、根据所述用户名称、所述投诉时间以及所述投诉关键词对应生成所述投诉数据链，所述投诉数据链具有唯一性。
14、进一步的，所述在所述投诉信息栏中筛选出投诉关键词的步骤包括：
15、当实时获取到所述投诉信息栏时，实时检测出所述投诉信息栏中包含的投诉字符串，并实时检测出所述投诉字符串的起始点以及终止点；
16、根据所述起始点以及所述终止点对所述投诉字符串进行正向最大步长分词处理，以将所述投诉字符串对应拆分成若干最小字符单元，并逐一检测出相邻两个所述最小字符单元是否能够组成对应的词语；
17、若实时检测到相邻两个所述最小字符单元能够组成对应的词语，则实时提取出当前相邻两个最小字符单元，并将当前相邻两个最小字符单元组成词语设定为所述投诉关键词，所述投诉关键词包括褒义词语以及贬义词语。
18、进一步的，所述根据所述用户名称、所述投诉时间以及所述投诉关键词对应生成所述投诉数据链的步骤包括：
19、逐一构建出所述用户名称、所述投诉时间以及所述投诉关键词之间的映射关系，并基于所述映射关系，按照预设排列规则根据所述用户名称、所述投诉时间以及所述投诉关键词对应组成初始投诉数据链；
20、对所述初始投诉数据链进行简化处理，以对应生成所述投诉数据链，所述映射关系具有唯一性。
21、进一步的，所述实时检测出所述实时投诉信息与每一所述相关投诉信息之间的相似度的步骤包括：
22、实时提取出所述实时投诉信息中包含的第一字符串，并实时提取出所述相关投诉信息中包含的第二字符串；
23、通过预设dtw算法对所述第一字符串以及所述第二字符串分别进行转换处理，以分别生成对应的第一特征序列以及第二特征序列；
24、根据所述第一特征序列以及所述第二特征序列对应计算出所述相似度，所述相似度为具体的数值。
25、进一步的，所述通过预设dtw算法对所述第一字符串以及所述第二字符串分别进行转换处理，以分别生成对应的第一特征序列以及第二特征序列的步骤包括：
26、将所述第一字符串以及所述第二字符串分别输入至所述预设dtw算法中的编码层中，并通过所述编码层中的transformer编码器将所述第一字符串编码成对应的第一字符编码序列、将所述第二字符串编码成对应的第二字符编码序列；
27、将所述第一字符编码序列以及所述第二字符编码序列输入至所述预设dtw算法的转换层中，并通过所述转换层中的卷积神经网络将所述第一字符编码序列转换成所述第一特征序列、将所述第二字符编码序列转换成所述第二特征序列，所述第一特征序列和所述第二特征序列均具有唯一性。
28、进一步的，所述根据所述第一特征序列以及所述第二特征序列对应计算出所述相似度的步骤包括：
29、实时检测出所述第一特征序列中包含的若干第一特征因子，并实时检测出所述第二特征序列中包含的若干第二特征因子；
30、逐一构建出每一所述第一特征因子与每一所述第二特征因子之间的映射关系，并基于所述映射关系构建出对应的映射序列表；
31、根据所述映射序列表实时检测出若干所述第一特征因子与若干所述第二特征因子之间的相同特征因子以及不同特征因子，并根据所述相同特征因子以及所述不同特征因子之间的比值对应计算出所述相似度，所述相同特征因子本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电商投诉信息提醒方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的电商投诉信息提醒方法，其特征在于：所述基于预设规则根据所述用户身份栏以及所述投诉信息栏实时生成与所述用户对应的投诉数据链的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的电商投诉信息提醒方法，其特征在于：所述在所述投诉信息栏中筛选出投诉关键词的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的电商投诉信息提醒方法，其特征在于：所述根据所述用户名称、所述投诉时间以及所述投诉关键词对应生成所述投诉数据链的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的电商投诉信息提醒方法，其特征在于：所述实时检测出所述实时投诉信息与每一所述相关投诉信息之间的相似度的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的电商投诉信息提醒方法，其特征在于：所述通过预设DTW算法对所述第一字符串以及所述第二字符串分别进行转换处理，以分别生成对应的第一特征序列以及第二特征序列的步骤包括：
7.根据权利要求6所述的电商投诉信息提醒方法，其特征在于：所述根据所述第一特征序列以及所述第二特征序列对应计算出所述相似度的
8.一种电商投诉信息提醒系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的电商投诉信息提醒方法。
10.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的电商投诉信息提醒方法。
...【技术特征摘要】
1.一种电商投诉信息提醒方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的电商投诉信息提醒方法，其特征在于：所述基于预设规则根据所述用户身份栏以及所述投诉信息栏实时生成与所述用户对应的投诉数据链的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的电商投诉信息提醒方法，其特征在于：所述在所述投诉信息栏中筛选出投诉关键词的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的电商投诉信息提醒方法，其特征在于：所述根据所述用户名称、所述投诉时间以及所述投诉关键词对应生成所述投诉数据链的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的电商投诉信息提醒方法，其特征在于：所述实时检测出所述实时投诉信息与每一所述相关投诉信息之间的相似度的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的电商投诉信息提醒方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨丽云，林祖金，韦克代，
申请(专利权)人：江西傲星辉煌网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。