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龙图腾网获悉青服(深圳)技术研究有限公司申请的专利一种基于大数据的用户信息共享方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119917890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510405316.7，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于大数据的用户信息共享方法及系统是由杨家锋;刘莹;杨玉芳设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的用户信息共享方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于大数据的用户信息共享方法及系统，涉及信息共享领域，包括：对虚假评价信息进行特征聚类分析，确定第一异常评价指标；基于大数据对多个同类平台的虚假评价信息进行特征聚类分析，确定多个关联异常评价指标，融合确定异常评价指标；根据异常评价指标对评价信息集进行数据可信分析，将满足动态可信度阈值的设为可靠评价数据，进行信息共享。通过本发明可以解决现有方法无法有效识别用户评价信息的真实性，导致虚假评价未能有效过滤，影响用户对平台评价信息的信任度的技术问题；能够更准确地识别虚假好评和恶意差评，过滤掉不可靠的评价数据，确保真实评价信息反馈给客户，从而优化用户体验，提高客户满意度。

本发明授权一种基于大数据的用户信息共享方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的用户信息共享方法，其特征在于，方法包括： 对目标平台的虚假评价信息进行特征聚类分析，确定第一异常评价指标； 基于大数据，对目标平台的多个同类平台的虚假评价信息进行特征聚类分析，确定多个关联异常评价指标； 根据所述第一异常评价指标和多个关联异常评价指标融合确定异常评价指标； 根据所述异常评价指标对目标平台的评价信息集进行数据可信分析，将满足动态可信度阈值的评价信息设为可靠评价数据，得到可靠评价数据集，进行目标平台的用户评价信息共享； 其中，将满足动态可信度阈值的评价信息设为可靠评价数据，得到可靠评价数据集，包括： 基于大数据，获取目标平台在预设历史时区内的虚假评价信息数量序列和虚假评价信息占比序列，以及多个同类平台在预设时区内的多个同类虚假评价信息数量序列和多个同类虚假评价信息占比序列； 预训练评价趋势分析插件，并将所述虚假评价信息数量序列、虚假评价信息占比序列、多个平台关联度、多个同类虚假评价信息数量序列和多个同类虚假评价信息占比序列输入所述评价趋势分析插件，输出评价趋势系数； 根据所述评价趋势系数对预定可信度阈值进行优化调整，得到动态可信度阈值； 根据所述动态可信度阈值对多个数据可信系数进行判断，将大于动态可信度阈值的数据可信系数对应的评价信息设为可靠评价数据，得到可靠评价数据集； 其中，预训练评价趋势分析插件，包括： 基于大数据，采集样本训练数据集，其中，样本训练数据包括样本虚假评价信息数量序列、样本虚假评价信息占比序列、样本平台关联度集、样本同类虚假评价信息数量序列集、样本同类虚假评价信息占比序列集以及样本评价趋势系数，所述样本评价趋势系数可通过人工标注获得； 采用所述样本训练数据集，对BP神经网络进行监督训练和测试，直至损失函数收敛，得到训练完成的评价趋势分析插件。

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