本发明专利技术涉及数据分析领域，揭露一种服务项目推荐方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：提取问卷测评中每一个问题的问题标签；当用户填写完所述问卷测评时，基于预设评分制度及预设规则，计算所述问卷测评中每一个问题的指标得分及参考均值；根据所述问题标签、所述指标得分及所述参考均值，生成所述用户的用户标签；根据所述预设规则，计算所述用户标签与所述问卷测评的相关性值。利用距离计算公式计算所述指标得分与所述参考均值的权重距离；根据所述相关性值及所述权重距离，计算所述问卷测评中每一个问题对应的服务项目的推荐得分，并依次推荐给所述用户。本发明专利技术可以提高服务项目推荐的准确率及效率。以提高服务项目推荐的准确率及效率。以提高服务项目推荐的准确率及效率。
【技术实现步骤摘要】
服务项目推荐方法、装置、电子设备及介质
[0001]本专利技术涉及数据分析领域，尤其涉及一种服务项目推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]服务项目推荐指的是根据客户需求，推荐给客户想要的服务项目，例如，在金融行业中，可以根据客户的基本信息及个人需求，提供给客户保险业务服务或者理财服务等其他服务，在医疗领域中，可以根据病人的基本病情及个人经济承受能力等，提供给病人相关的药物治疗或医疗仪器治疗等服务。
[0003]在服务行业中，给客户推荐合适的服务非常重要，目前常见的服务项目推荐方法通常是基于海量的客户数据以及大规模的机器学习模型开发服务项目推荐系统，但是对于新开发的业务系统，没有任何客户数据积累的时候，模型无法做到精准推荐，从而导致服务项目推荐效率降低。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种服务项目推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质，其目的在于提高服务项目推荐的准确率及效率。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种服务项目推荐方法，所述方法包括：
[0006]获取问卷测评，提取所述问卷测评中每一个问题的标签，得到问题标签；
[0007]当用户填写完所述问卷测评时，基于预设评分制度对所述问卷测评中每一个问题进行评分，得到指标得分；
[0008]基于所述用户填写完的问卷测评及预设规则，计算所述问卷测评中每一个问题的平均分值，得到参考均值；
[0009]根据所述问题标签、所述指标得分及所述参考均值，生成所述用户的用户标签；
[0010]根据所述预设规则及所述用户标签，计算所述用户标签与所述问卷测评中每一个问题对应的服务项目的相关性值；
[0011]利用距离计算公式计算所述指标得分与所述参考均值的权重距离；
[0012]根据所述相关性值及所述权重距离，计算所述问卷测评中每一个问题对应的服务项目对所述用户的推荐得分，并将所述服务项目按推荐得分从大到小进行排序，将排序结果依次推荐给所述用户。
[0013]可选地，所述利用距离计算公式计算所述指标得分与所述参考均值的权重距离，包括：
[0014]计算所述指标得分与所述参考均值之间的绝对距离；
[0015]计算所述绝对距离与所述参考均值的比值，得到权重距离。
[0016]可选地，所述根据所述相关性值及所述权重距离，计算所述问卷测评中每一个问题对应的服务项目对所述用户的推荐得分，包括：
[0017]将所述问卷测评中每一个问题的用户标签与服务项目的相关性值与相对应的权重距离进行点乘，得到初始推荐得分集；
[0018]将所述初始推荐得分集中的所有初始推荐得分进行求和运算，得到所述问卷测评中每一个问题对应的服务项目对所述用户的推荐得分。
[0019]可选地，所述根据所述预设规则及所述用户标签，计算所述用户标签与所述问卷测评中每一个问题对应的服务项目的相关性值，包括：
[0020]提取所述预设规则中用户标签与服务项目之间相关性值的计算标准，得到标签服务对照表；
[0021]从所述标签服务对照表中查询所述用户标签与所述问卷测评中每一个问题对应的服务项目的相关性值。
[0022]可选地，所述根据所述问题标签、所述指标得分及所述参考均值，生成所述用户的用户标签，包括：
[0023]判断所述用户填写完的问卷测评中问题的指标得分是否大于所述问卷测评中问题的参考均值；
[0024]当所述用户填写完的问卷测评中问题的指标得分不大于所述问卷测评中问题的参考均值时，将所述问题标签中的负向标签作为所述用户的用户标签；
[0025]当所述用户填写完的问卷测评中问题的指标得分大于所述问卷测评中问题的参考均值时，将所述问题标签中的正向向标签作为所述用户的用户标签。
[0026]可选地，所述基于所述用户填写完的问卷测评及预设规则，计算所述问卷测评中每一个问题的平均分值，得到参考均值，包括：
[0027]提取所述用户填写完的问卷测评中每一个问题的指标得分；
[0028]计算所述指标得分的平均分值，得到初始均值；
[0029]提取所述预设规则中每一个问题的标准答案，并根据所述预设评分制度，计算所述标准答案的标准指标得分；
[0030]计算所述标准指标得分的平均分值，得到标准均值；
[0031]对所述初始均值及所述标准均值进行权重分配，得到均值计算权重；
[0032]根据所述均值计算权重，计算所述所述初始均值及所述标准均值的加权和，得到参考均值。
[0033]可选地，所述提取所述问卷测评中每一个问题的标签，得到问题标签，包括：
[0034]将所述问卷测评中的每一个问题与预构建的候选词模板进行匹配，得到所述问卷测评中的每一个问题中的候选词集合；
[0035]利用关键信息提取算法对所述候选词集合中每个候选词进行评分，得到候选词分值；
[0036]选取所述候选词分值大于等于预设分值的候选词作为所述问卷测评中每一个问题的关键词；
[0037]将所述关键词与预设标签模板进行匹配，将匹配成功的标签作为所述问卷测评中每一个问题的问题标签。
[0038]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种服务项目推荐装置，所述装置包括：
[0039]用户标签生成模块，用于获取问卷测评，提取所述问卷测评中每一个问题的标签，
得到问题标签，当用户填写完所述问卷测评时，基于预设评分制度对所述问卷测评中每一个问题进行评分，得到指标得分，基于所述用户填写完的问卷测评及预设规则，计算所述问卷测评中每一个问题的平均分值，得到参考均值，根据所述问题标签、所述指标得分及所述参考均值，生成所述用户的用户标签；
[0040]相关性值计算模块，用于根据所述预设规则及所述用户标签，计算所述用户标签与所述问卷测评中每一个问题对应的服务项目的相关性值；
[0041]服务推荐模块，用于利用距离计算公式计算所述指标得分与所述参考均值的权重距离，根据所述相关性值及所述权重距离，计算所述问卷测评中每一个问题对应的服务项目对所述用户的推荐得分，并将所述服务项目按推荐得分从大到小进行排序，将排序结果依次推荐给所述用户。
[0042]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0043]存储器，存储至少一个计算机程序；及
[0044]处理器，执行所述存储器中存储的计算机程序以实现上述所述的服务项目推荐方法。
[0045]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的服务项目推荐方法。
[0046]本专利技术实施例通过获取用户填写的问卷测评，并根据所述问卷测评中每一个问题对应的问题标签生成所述用户的用户标签，提高了所述用户标签的准确性，从而提高了服务项目推荐的精准度，其次，根据所述预设规则及所述用户标签，计本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种服务项目推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取问卷测评，提取所述问卷测评中每一个问题的问题标签；当用户填写完所述问卷测评时，基于预设评分制度对所述问卷测评中每一个问题进行评分，得到指标得分；基于所述用户填写完的问卷测评及预设规则，计算所述问卷测评中每一个问题的平均分值，得到参考均值；根据所述问题标签、所述指标得分及所述参考均值，生成所述用户的用户标签；根据所述预设规则及所述用户标签，计算所述用户标签与所述问卷测评中每一个问题对应的服务项目的相关性值；利用距离计算公式计算所述指标得分与所述参考均值的权重距离；根据所述相关性值及所述权重距离，计算所述问卷测评中每一个问题对应的服务项目对所述用户的推荐得分，并将所述服务项目按推荐得分从大到小进行排序，将排序结果依次推荐给所述用户。2.如权利要求1所述的服务项目推荐方法，其特征在于，所述利用距离计算公式计算所述指标得分与所述参考均值的权重距离，包括：计算所述指标得分与所述参考均值之间的绝对距离；计算所述绝对距离与所述参考均值的比值，得到权重距离。3.如权利要求1所述的服务项目推荐方法，其特征在于，所述根据所述相关性值及所述权重距离，计算所述问卷测评中每一个问题对应的服务项目对所述用户的推荐得分，包括：将所述问卷测评中每一个问题的用户标签与服务项目的相关性值与相对应的权重距离进行点乘，得到初始推荐得分集；将所述初始推荐得分集中的所有初始推荐得分进行求和运算，得到所述问卷测评中每一个问题对应的服务项目对所述用户的推荐得分。4.如权利要求1所述的服务项目推荐方法，其特征在于，所述根据所述预设规则及所述用户标签，计算所述用户标签与所述问卷测评中每一个问题对应的服务项目的相关性值，包括：提取所述预设规则中用户标签与服务项目之间相关性值的计算标准，得到标签服务对照表；从所述标签服务对照表中查询所述用户标签与所述问卷测评中每一个问题对应的服务项目的相关性值。5.如权利要求1所述的服务项目推荐方法，其特征在于，所述根据所述问题标签、所述指标得分及所述参考均值，生成所述用户的用户标签，包括：判断所述用户填写完的问卷测评中问题的指标得分是否大于所述问卷测评中问题的参考均值；当所述用户填写完的问卷测评中问题的指标得分不大于所述问卷测评中问题的参考均值时，将所述问题标签中的负向标签作为所述用户的用户标签；当所述用户填写完的问卷测评中问题的指标得分大于所述问卷测评中问题的参考均值时，将所述问题标签中的正向向标签作为所述用户的用户标签。6.如权利要求1所述的服务项目推荐方法，其特征在于，所述基于所...
【专利技术属性】
技术研发人员：张登峰，刘祺，邓小龙，汤婧，
申请(专利权)人：平安臻颐年上海企业管理有限公司，
类型：发明
国别省市：
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