【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别是涉及一种招投标智能匹配方法、系统、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、随着建筑行业招投标业务的复杂度越来越高，在互联网线上招投标需求越来越多，而建筑行业的物资类型非常的繁多，而且存在不同地区、不同品牌、不同规格价格差异较大的情况，在这种背景条件下，投标企业想要能够准确的与其目标企业进行匹配，需要能够在业务中获取与所自己预期招标项匹配的招标项目。
2、但现有的一些招投标平台中，一般是通过投标企业在平台设置筛选项的方式，筛选与其预期投标的招标项类型、可供货区域等基础信息适配的信息获取目标招标信息，平台基于投标企业预设的既定条件进行匹配。这种匹配方式需要企业根据自身条件单独设置标签，标签类别繁杂多样且缺少客观性；也无法灵活适应企业变化，每次变化需要调整筛选项或标签，极大增加成本；进一步的，也无法挖掘出招标企业在招标项中所隐藏的深层兴趣趋向。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种应用于建筑行业招投标系统的招投标智能匹配方法、系统、计算机设备和计算机可读存储介质，提高运算效率，提供更符合投标企业需求的推荐结果。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种招投标智能匹配方法，应用于建筑行业在线招投标系统，包括：
3、投标企业数据获取步骤，获取所述在线招投标系统中投标企业的数据读取许可并基于预配置项及数据读取许可获取所述投标企业的投标历史特征、浏览历史特征及多个处于招标报名状态的候选招标项目的招标特征；所述预配置项至少包括
4、历史招投特征匹配步骤，分别将所述投标历史特征、浏览历史特征与所述招标特征进行对比构建相应的投标对比数组及浏览对比数组，根据所述对比结果数组与一异常数组之间的余弦相似度进行排序，得到多个候选招标项目的投标历史相似度 t及浏览历史相似度 l，其中，所述异常数组配置为与所述对比结果数组元素个数相同的元素值均为1的数组，用于表示招标特征与每一所述预配置项完全相同的情况；
5、招投标匹配推荐步骤，筛选预设周期内投标历史特征，基于所述预设周期内投标历史特征利用k近邻算法确定最优占比系数 d，根据所述最优占比系数 d计算所述候选招标项目的最终相似度，根据所述最终相似度降序向所述投标企业推荐相应的候选招标项目，其中，最终相似度可基于如下计算模型计算得到：
6、 sum=d× tj +(1-d)× lj，其中， j=[1，n]，n为候选招标项目数量，最优占比系数 d是基于一投标历史特征占比系数 x及相应浏览历史特征占比系数(1- x)枚举迭代得到的，基于该投标历史特征占比系数 x及浏览历史特征占比系数(1- x)计算最终相似度确定预选推荐的候选招标项目并计算预选推荐的候选招标项目在所述预设周期内投标历史特征中的占比，将使所述占比值最高的投标历史特征占比系数 x作为最优占比系数 d。
7、在其中一些实施例中，所述历史招投特征匹配步骤进一步包括：
8、投标对比数组获取步骤，对比所述投标历史特征与多个所述招标特征并配置一第一标记值为1或0，基于所述第一标记值构建所述投标对比数组；
9、浏览对比数组获取步骤，对比所述浏览历史特征与多个所述招标特征并配置一第二标记值为1或0，基于所述第二标记值构建所述浏览对比数组；
10、余弦相似度计算步骤，分别计算所述投标对比数组、所述浏览对比数组与所述异常数组的余弦相似度。
11、在其中一些实施例中，所述招投标匹配推荐步骤中，通过在预设范围内枚举所述投标历史特征占比系数 x，相应浏览历史特征占比系数为(1- x)，将所述投标历史特征占比系数 x及浏览历史特征占比系数(1- x)代入最终相似度计算模型计算最终相似度，将根据所述最终相似度降序得到所述预选推荐的候选招标项目，计算所述预选推荐的候选招标项目与所述预设周期内投标历史特征的重合特征在所述预设周期内投标历史特征的占比 y，占比 y最高的投标历史特征占比系数 x为最优占比系数 d，所述预设范围配置为10%至80%。
12、在其中一些实施例中，所述余弦相似度cos( θ)可基于如下计算模型计算得到：
13、，
14、其中， xi为所述投标对比数组或浏览对比数组的取值， yi为所述异常数组的取值， i=[1, n]， n为数组元素数。
15、第二方面，本专利技术实施例提供了一种招投标智能匹配系统，包括：
16、投标企业数据获取模块，用于获取所述在线招投标系统中投标企业的数据读取许可并基于预配置项及数据读取许可获取所述投标企业的投标历史特征、浏览历史特征及多个处于招标报名状态的候选招标项目的招标特征；所述预配置项至少包括：供货区域、招标项、品牌、付款方式或是否为境外项目。
17、历史招投特征匹配模块，用于分别将所述投标历史特征、浏览历史特征与所述招标特征进行对比构建相应的投标对比数组及浏览对比数组，根据所述对比结果数组与一异常数组之间的余弦相似度进行排序，得到多个候选招标项目的投标历史相似度 t及浏览历史相似度 l，其中，所述异常数组配置为与所述对比结果数组元素个数相同的元素值均为1的数组，用于表示招标特征与每一所述预配置项完全相同的情况；
18、招投标匹配推荐模块，用于筛选预设周期内投标历史特征，基于所述预设周期内投标历史特征利用k近邻算法确定最优占比系数 d，根据所述最优占比系数 d计算所述候选招标项目的最终相似度，根据所述最终相似度降序向所述投标企业推荐相应的候选招标项目，其中，最终相似度可基于如下计算模型计算得到：
19、 本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种招投标智能匹配方法，应用于建筑行业在线招投标系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的招投标智能匹配方法，其特征在于，所述历史招投特征匹配步骤进一步包括：
3.根据权利要求1所述的招投标智能匹配方法，其特征在于，所述招投标匹配推荐步骤中，通过在预设范围内枚举所述投标历史特征占比系数x，相应浏览历史特征占比系数为(1-x)，将所述投标历史特征占比系数x及浏览历史特征占比系数(1-x)代入最终相似度计算模型计算最终相似度，将根据所述最终相似度降序得到所述预选推荐的候选招标项目，计算所述预选推荐的候选招标项目与所述预设周期内投标历史特征的重合特征在所述预设周期内投标历史特征的占比y，占比y最高的投标历史特征占比系数x为最优占比系数d。
4.根据权利要求3所述的招投标智能匹配方法，其特征在于，所述预设范围配置为10%至80%。
5.根据权利要求2所述的招投标智能匹配方法，其特征在于，所述余弦相似度cos(θ)可基于如下计算模型计算得到：
6.一种招投标智能匹配系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求
8.根据权利要求6所述的招投标智能匹配系统，其特征在于，所述招投标匹配推荐模块中，通过在预设范围内枚举所述投标历史特征占比系数x，相应浏览历史特征占比系数为(1-x)，将所述投标历史特征占比系数x及浏览历史特征占比系数(1-x)代入最终相似度计算模型计算最终相似度，将根据所述最终相似度降序得到所述预选推荐的候选招标项目，计算所述预选推荐的候选招标项目与所述预设周期内投标历史特征的重合特征在所述预设周期内投标历史特征的占比y，占比y最高的投标历史特征占比系数x为最优占比系数d，所述预设范围配置为10%至80%。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任一项所述的招投标智能匹配方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的招投标智能匹配方法。
...【技术特征摘要】
1.一种招投标智能匹配方法，应用于建筑行业在线招投标系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的招投标智能匹配方法，其特征在于，所述历史招投特征匹配步骤进一步包括：
3.根据权利要求1所述的招投标智能匹配方法，其特征在于，所述招投标匹配推荐步骤中，通过在预设范围内枚举所述投标历史特征占比系数x，相应浏览历史特征占比系数为(1-x)，将所述投标历史特征占比系数x及浏览历史特征占比系数(1-x)代入最终相似度计算模型计算最终相似度，将根据所述最终相似度降序得到所述预选推荐的候选招标项目，计算所述预选推荐的候选招标项目与所述预设周期内投标历史特征的重合特征在所述预设周期内投标历史特征的占比y，占比y最高的投标历史特征占比系数x为最优占比系数d。
4.根据权利要求3所述的招投标智能匹配方法，其特征在于，所述预设范围配置为10%至80%。
5.根据权利要求2所述的招投标智能匹配方法，其特征在于，所述余弦相似度cos(θ)可基于如下计算模型计算得到：
6.一种招投标智能匹配系统，其特征在于，包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：高尚华，朱桐昕，张琦，张冲，杨川，侯鑫玉，
申请(专利权)人：优材优建青岛供应链科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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