An Integrated Hybrid Recommendation and Trust-Aware Review Intelligence Framework for Reliable Service Provider Matching
本文提出了一种集成混合框架，该框架结合了用于候选服务商选择的 TF-IDF、语义相似度和协同过滤技术，以及一个利用多任务 BiLSTM 和孤立森林来分析维度特定情感和评论可信度的信任感知评论智能系统，从而通过统一的重排序流水线实现更可靠的服务提供商匹配。
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寻找专业的技工来修理漏水的水管、安装天花板或维修汽车，是几乎每个人都会做的事情，然而，旨在将客户与这些工人联系起来的数字市场往往让人们感到困惑。当用户在搜索框中输入请求时，系统必须决定在数千名注册服务商中，哪一位是最合适的匹配。传统的系统依赖于简单的关键词匹配，即寻找客户所问与服务商所提供的词汇之间的精确重叠，或者过度依赖单一的数值星级评分。然而，这些方法往往无法达到预期效果。例如，一位客户要求“修理滴水的水龙头”，而一位服务商描述自己是“修理泄漏的管道工”，他们谈论的是同一种需求，但一个简单的词频计数系统可能会无法识别这种联系。此外，一个单一的数字无法捕捉到服务体验的细微差别，例如某次服务在工作质量方面可能非常出色，但在准时性或沟通方面却表现不佳。更令人担忧的是，并非所有的评论都是值得信赖的；有些是虚假的、被操纵的，或者是由于行为模式异常的人撰写的，如果将所有评论都视为同样有效，可能会扭曲服务商真实的声誉。斯里兰卡信息技术学院的研究人员开发了一种新的框架来解决这些问题，该框架结合了两种不同的方法：一种用于寻找相关的服务商，另一种用于验证他们收到的反馈的可靠性。
研究人员构建了一个两阶段系统，旨在首先确定一个可能的候选名单，然后深入分析与他们相关的反馈以确保可信度。在第一阶段，系统作为一个广泛的过滤器，将一万名服务商的数据库与两万条客户请求进行扫描。它并没有仅仅依赖一种方法，而是同时使用三种不同的方式来衡量相关性。它检查直接的关键词匹配，使用先进的语言模型来理解不同表达方式背后的含义，并查看历史数据，以观察该服务商在多大程度上成功完成了与搜索用户相似的需求。这三种信号被融合在一起，生成一个单一的分数，从而将庞大的服务商列表缩小到一个由最相关候选人组成的易于管理的组别。事实证明，这种方法比单独使用任何一种方法都更有效，能够以高精度识别出正确的服务商。
一旦系统确定了候选名单，它就会进入第二阶段，该阶段充当质量控制和信任验证单元。在这里，系统不仅仅看平均星级评分；它会阅读分布在十四个不同服务类别（如泥瓦工程、电气工程和车辆维修）中的两万五千条客户评论的实际文本。它会对每条评论进行拆解，以理解服务的特定方面：工作的质量、服务商是否准时、沟通情况如何以及专业程度如何。通过使用复杂的神经网络，系统会分别为这四个领域预测情感倾向，从而识别出某位服务商可能因技术精湛而受到称赞，但也可能因迟到而受到批评。与此同时，一个独立的模块会检查评论中是否存在不可靠的迹象。它会寻找语言模式和行为线索，例如异常的词汇选择或重复的措辞，以标记出可能具有可疑性或异常的评论。看起来可信的评论会被赋予更高的权重，而那些被标记为可能是虚假或被操纵的评论则会被降低权重，从而确保最终的排名反映了真实的客户体验。
这种集成方法的实验结果表明，将相关性与信任感知智能相结合，可以显著改善服务匹配。情感分析模型成功地预测了评论背后的具体感受，平均准确率接近百分之八十九，能够正确识别客户对质量、准时性、沟通或专业程度的满意或不满。用于检测虚假或不可靠评论的系统甚至更加精准，在区分真实反馈与可疑异常方面达到了百分之九十六的总准确率。通过融合这些洞察，该框架可以重新排列初始候选名单，提升那些拥有强大、可信且具体赞誉的服务商的排名，同时降低那些反馈不可靠或褒贬不一的服务商的排名。研究人员发现，这种将寻找相关服务商的任务与验证其声誉的任务分开的两步走过程，创造了一种更可靠的方式来匹配客户与专业人士。虽然研究承认，用于组合这些不同信号的具体权重是人工选定的，且仍需在现实世界数据上进行进一步测试，但目前的发现表明，将相关性和信任视为互补而非独立的课题，为在线服务市场提供了一条清晰的发展路径。
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