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1. (WO2017223078) ÉVALUATION ET TRI DE RÉTROACTION DE PRODUIT
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international    Formuler une observation

N° de publication : WO/2017/223078 N° de la demande internationale : PCT/US2017/038324
Date de publication : 28.12.2017 Date de dépôt international : 20.06.2017
CIB :
G06Q 10/00 (2012.01) ,G06Q 10/10 (2012.01) ,G06Q 30/00 (2012.01) ,G06Q 30/02 (2012.01)
Déposants : EBAY INC.[US/US]; 2145 Hamilton Avenue San Jose, California 95125, US
Inventeurs : PARIKH, Nish; US
QIAO, Qifeng; US
HUDDA, Syeda; US
KUMAR, Naveen; US
NAGARAJAN, Krithivasan; US
GOLDBERG, David; US
Mandataire : SCHEER, Bradley, W.; US
BLACK, David W., Reg. No. 42,331; US
PERDOK, Monique M., Reg. No. 42,989; US
GOULD, James R., Reg. No. 72,086; US
WOO, Justin N., Reg. No. 62,686; US
BIANCHI, Timothy E., Reg. No. 39,610; US
Données relatives à la priorité :
15/282,57130.09.2016US
62/352,55120.06.2016US
Titre (EN) PRODUCT FEEDBACK EVALUATION AND SORTING
(FR) ÉVALUATION ET TRI DE RÉTROACTION DE PRODUIT
Abrégé : front page image
(EN) In various example embodiments, a system and method for evaluating and sorting product feedback is presented. In one example, a system includes a learning module to train a machine learning system on feedback from a plurality of users, the machine learning system configured to generate a quality rating for individual feedback, a feedback module to collect feedback for a specific product available from the online network based marketplace and apply the machine learning system to generate a quality rating for each feedback collected, and a sorting module to sort the feedback collected according to the quality ratings generated by the machine learning system.
(FR) La présente invention concerne un système et un procédé destinés à évaluer et à trier une rétroaction de produit. Dans un exemple, un système comprend un module d'apprentissage afin d'entraîner un système d'apprentissage machine sur une rétroaction provenant d'une pluralité d'utilisateurs, le système d'apprentissage machine consistant : à générer une notation de qualité pour une rétroaction individuelle, un module de rétroaction afin de collecter la rétroaction pour un produit spécifique disponible à partir d'une place de marché basée sur un réseau en ligne et à appliquer le système d'apprentissage machine afin de générer une notation de qualité pour chaque rétroaction collectée, et un module de tri afin de trier la rétroaction collectée conformément aux notations de qualité générées par le système d'apprentissage machine.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)