一种联名人推荐方法及推荐系统技术方案

本发明专利技术涉及一种联名人推荐方法及推荐系统，所述方法包括：获取并存储所有参与人员的画像数据，所述画像数据包括参与人员提案类别画像向量数据、参与人员提案内容画像向量数据和参与人员历史联名人画像统计数据；将待提交提案的内容进行文本向量化处理得到当前提案内容画像向量数据，基于所述当前提案内容画像向量数据及同届次的所有参与人员的所述画像数据计算出相似度数据；基于所述相似度数据计算出联名人推荐重要度数据，根据所述联名人推荐重要度数据的大小将对应的参与人员进行排名，输出前K个参与人员作为最终的推荐联名人。本发明专利技术在参与人员完成一篇提案或者建议时，智能化推荐出一些候选参与人员供提交参与人员选择。选择。选择。

【技术实现步骤摘要】
一种联名人推荐方法及推荐系统


[0001]本专利技术属于智能推荐
，尤其涉及一种联名人推荐方法及推荐系统。

技术介绍

[0002]参会人员在提交提案或者建议时会有联名人联名提交的需求，目前联名人的选择都是提案或建议提交人员自己人为从同届参会人员中查找，这样一来对于参会人员选择联名人来说主观意识强并且选择查找比较繁琐。
[0003]因此，有必要提供一种新的基于参会人员画像的联名人推荐方法及推荐系统解决上述技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的就在于为了解决上述问题而提供一种联名人推荐方法及推荐系统。
[0005]本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：一种联名人推荐的方法，包括以下步骤：获取并存储所有参与人员的画像数据，所述画像数据包括参与人员提案类别画像向量数据、参与人员提案内容画像向量数据和参与人员历史联名人画像统计数据；将待提交提案的内容进行文本向量化处理得到当前提案内容画像向量数据，基于所述当前提案内容画像向量数据及同届次的所有参与人员的所述画像数据计算出相似度数据；基于所述相似度数据计算出联名人推荐重要度数据，根据所述联名人推荐重要度数据的大小将对应的参与人员进行排名，输出前K个参与人员作为最终的推荐联名人。
[0006]优选地，通过对所有参与人员的提案进行提取处理获取到所有参与人员的画像数据；通过参与人员画像字典对所述画像数据进行存储和更新，参与人员画像字典的关键值key为参与人员ID，属性值value为参与人员的画像数据。
[0007]优选地，获取所述参与人员提案类别画像向量数据包括：构建N维的全0数组，其中N为提案类别的总数，当参与人员的提案属于第a个类别时，对应的在这个数组的第a维度加1。
[0008]优选地，获取所述参与人员提案内容画像向量数据包括：将参与人员所有提案的内容进行文档向量化得到对应的提案内容画像向量数据；基于提案内容画像向量数据计算参与人员的平均提案内容向量数据，同时记录统计参与人员提案总数目，每个参与人员每次遍历或新增了一条提案，总数目加1，计算参与人员的平均提案内容向量数据的公式如下：；其中，memberProVec表示平均提案内容向量数据，memberProVec
new
表示更新后的平均提案内容向量数据，memberProVec
old
表示更新前的平均提案内容向量数据，count
old
表
示更新前的当前参与人员提案总数目，count
new
表示更新后的当前参与人员提案总数目，tempProVec表示当前提案的文档向量。
[0009]优选地，获取所述参与人员历史联名人画像统计数据的包括：统计每个参与人员历史提案中的联名人及联名次数，每次遍历或者新增提案时，当参与人员的联名人中存在当前提案的联名人则将联名次数加1；不存在当前提案的联名人则新增联名人，并且设置联名次数为1，最终得到所述参与人员历史联名人画像统计数据。
[0010]优选地，所述相似度数据包括当前提案内容与其他参与人员提案内容画像相似度数据、当前参与人员提案内容画像与其他参与人员提案内容画像相似度数据、当前参与人员历史联名人提案内容画像与其他参与人员提案内容画像相似度数据和当前参与人员提案类别画像与其他参与人员提案类别画像相似度数据。
[0011]优选地，计算得到所述当前提案内容与其他参与人员提案内容画像相似度数据包括：对当前提案内容进行文本向量化得到当前提案内容画像向量数据；遍历当前届次的所有其他参与人员，获取其他参与人员的提案内容画像向量数据，计算当前提案内容向量数据与其他参与人员的提案内容画像向量数据的相似度，相似度采用余弦相似度，计算公式如下：；其中，pro_otherPro_sim表示当前提案内容与其他参与人员提案内容画像相似度数据，proVec表示当前提案内容画像向量数据，otherProVec表示其他参与人员的提案内容画像向量数据。
[0012]优选地，计算得到所述当前参与人员提案内容画像与其他参与人员提案内容画像相似度数据包括：获取当前参与人员的参与人员提案内容画像向量数据，遍历当前届次的所有其他参与人员，获取其他参与人员的参与人员提案内容画像向量数据，计算当前参与人员提案内容画像与其他参与人员提案内容画像相似度数据，计算公式如下：；其中，ownPro_otherPro_sim表示当前参与人员提案内容画像与其他参与人员提案内容画像相似度数据，ownProVec表示当前参与人员的参与人员提案内容画像向量数据，otherProVec表示其他参与人员的参与人员提案内容画像向量数据。
[0013]优选地，计算得到所述当前参与人员历史联名人提案内容画像与其他参与人员提案内容画像相似度数据包括：获取当前参与人员的参与人员历史联名人画像统计数据，根据所述参与人员历史联名人画像统计数据中得到当前参与人员联名过的联名人，再获取这些联名人的参与人员提案内容画像向量数据，并求其均值作为当前参与人员的历史联名人提案内容画像向量数据；遍历当前届次的所有其他参与人员，获取其他参与人员的参与人员提案内容画像向量数据，计算当前参与人员历史联名人提案内容画像与其他参与人员提案内容画像相似
度数据，计算公式如下：；其中，linkPro_otherPro_sim表示当前参与人员历史联名人提案内容画像与其他参与人员提案内容画像相似度数据，linkProVec表示当前参与人员的历史联名人提案内容画像向量数据，otherProVec表示其他参与人员的参与人员提案内容画像向量数据。
[0014]优选地，计算得到所述当前参与人员提案类别画像与其他参与人员提案类别画像相似度数据包括：获取当前参与人员的参与人员提案类别画像向量数据，遍历当前届次的所有其他参与人员获取其他参与人员的参与人员提案类别画像向量数据，对当前参与人员的参与人员提案类别画像向量数据和其他参与人员的参与人员提案类别画像向量数据进行归一化计算得到当前参与人员的归一化后的参与人员提案类别画像向量数据和其他参与人员的归一化后的参与人员提案类别画像向量数据，再计算当前参与人员的归一化后的参与人员提案类别画像向量数据和其他参与人员的归一化后的参与人员提案类别画像向量数据的相似度，计算公式如下：；其中，ownField_otherField_sim表示当前参与人员提案类别画像与其他参与人员提案类别画像相似度数据；scaleOwnFieldVec、scaleOtherFieldVec分别表示当前参与人员的归一化后的参与人员提案类别画像向量数据和其他参与人员的归一化后的参与人员提案类别画像向量数据；scaleFieldVec表示参与人员提案类别画像向量数据的归一化方式；fieldVec表示参与人员提案类别画像向量数据。
[0015]优选地，基于所述相似度数据计算出联名人推荐重要度数据，根据所述联名人推荐重要度数据的大小将对应的参与人员进行排名，输出前K个参与人员作为最终的推荐联名人包括：联名人推荐重要度数据的计算公式为：；其中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种联名人推荐的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取并存储所有参与人员的画像数据，所述画像数据包括参与人员提案类别画像向量数据、参与人员提案内容画像向量数据和参与人员历史联名人画像统计数据；其中，获取所述参与人员提案类别画像向量数据包括：构建N维的全0数组，其中N为提案类别的总数，当参与人员的提案属于第a个类别时，对应的在这个数组的第a维度加1；获取所述参与人员提案内容画像向量数据包括：将参与人员所有提案的内容进行文档向量化得到对应的提案内容画像向量数据；基于提案内容画像向量数据计算参与人员的平均提案内容向量数据，同时记录统计参与人员提案总数目，每个参与人员每次遍历或新增了一条提案，总数目加1，计算参与人员的平均提案内容向量数据的公式如下：；其中，memberProVec表示平均提案内容向量数据，memberProVec
new
表示更新后的平均提案内容向量数据，memberProVec
old
表示更新前的平均提案内容向量数据，count
old
表示更新前的当前参与人员提案总数目，count
new
表示更新后的当前参与人员提案总数目，tempProVec表示当前提案的文档向量；获取所述参与人员历史联名人画像统计数据的包括：统计每个参与人员历史提案中的联名人及联名次数，每次遍历或者新增提案时，当参与人员的联名人中存在当前提案的联名人则将联名次数加1；不存在当前提案的联名人则新增联名人，并且设置联名次数为1，最终得到所述参与人员历史联名人画像统计数据；将待提交提案的内容进行文本向量化处理得到当前提案内容画像向量数据，基于所述当前提案内容画像向量数据及同届次的所有参与人员的所述画像数据计算出相似度数据；基于所述相似度数据计算出联名人推荐重要度数据，根据所述联名人推荐重要度数据的大小将对应的参与人员进行排名，输出前K个参与人员作为最终的推荐联名人。2.根据权利要求1所述的一种联名人推荐的方法，其特征在于，通过对所有参与人员的提案进行提取处理获取到所有参与人员的画像数据；通过参与人员画像字典对所述画像数据进行存储和更新，参与人员画像字典的关键值key为参与人员ID，属性值value为参与人员的画像数据。3.根据权利要求1所述的一种联名人推荐的方法，其特征在于：所述相似度数据包括当前提案内容与其他参与人员提案内容画像相似度数据、当前参与人员提案内容画像与其他参与人员提案内容画像相似度数据、当前参与人员历史联名人提案内容画像与其他参与人员提案内容画像相似度数据和当前参与人员提案类别画像与其他参与人员提案类别画像相似度数据。4.根据权利要求3所述的一种联名人推荐的方法，其特征在于：计算得到所述当前提案内容与其他参与人员提案内容画像相似度数据包括：对当前提案内容进行文本向量化得到当前提案内容画像向量数据；遍历当前届次的所有其他参与人员，获取其他参与人员的提案内容画像向量数据，计
算当前提案内容向量数据与其他参与人员的提案内容画像向量数据的相似度，相似度采用余弦相似度，计算公式如下：；其中，pro_otherPro_sim表示当前提案内容与其他参与人员提案内容画像相似度数据，proVec表示当前提案内容画像向量数据，otherProVec表示其他参与人员的提案内容画像向量数据。5.根据权利要求4所述的一种联名人推荐的方法，其特征在于：计算得到所述当前参与人员提案内容画像与其他参与人员提案内容画像相似度数据包括：获取当前参与人员的参与人员提案内容画像向量数据，遍历当前届次的所有其他参与人员，获取其他参与人员的参与人员提案内容画像向量数据，计算当前参与人员提案内容画像与其他参与人员提案内容画像相似度数据，计算公式如下：；其中，ownPro_otherPro_sim表示当前参与人员提案内容画像与其他参与人员提案内容画像相似度数据，ownProVec表示当前参与人员的参与人员提案内容画像向量数据，otherProVec表示其他参与人员的参与人员提案内容画像向量数据。6.根据权利要求5所述的一种联名人推荐的方法，其特征在于：计算得到所述当前参与人员历史联名人提案内容画像与其他参与人员提案内容画像相似度数据包...

【专利技术属性】
技术研发人员：许建兵，费维进，瞿平飞，李强，
申请(专利权)人：安徽商信政通信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：