本申请属于人工智能领域与金融科技领域，涉及一种基于人工智能的推荐方法，包括：接收目标车主输入的车辆维修请求；调用意图分析模型生成与维修信息对应的目标意图；从数据库筛选与目标意图匹配的候选修理厂；基于推荐算法对候选修理厂进行分数计算，得到各候选修理厂的分数；基于各候选修理厂的分数对候选修理厂进行筛选得到目标修理厂；对目标修理厂进行排序得到推荐列表；将推荐列表推送给目标车主。本申请还提供一种基于人工智能的推荐装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，推荐列表可存储于区块链中。本申请可应用于金融领域的修理厂推荐场景，基于意图分析模型与推荐算法的使用提高了修理厂推荐的准确性与智能性。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能开发与金融科技领域，尤其涉及基于人工智能的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、车险理赔是保险公司的重要业务之一，涉及到车辆损坏的定损、赔付、维修等环节。在车辆维修环节，保险公司通常会根据车主的意愿和合作关系，推荐一些指定或者合作的修理厂给车主，以便车主快速找到合适的维修地点。
2、然而，目前的车险理赔推荐附近的车辆修理厂存在缺乏个性化和智能化的缺陷。目前的推荐系统通常是基于预先设置的推荐规则来对车主进行修理厂推荐，由于推荐规则是固定的，导致基于推荐规则进行的修理厂推荐也具有固定性，无法充分考虑车主的个性化需求和偏好，从而导致修理厂推荐的准确性较低。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提出一种基于人工智能的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有的推荐系统通常是基于预先设置的推荐规则来对车主进行修理厂推荐，由于推荐规则是固定的，导致基于推荐规则进行的修理厂推荐也具有固定性，无法充分考虑车主的个性化需求和偏好，从而导致修理厂推荐的准确性较低的技术问题。
2、为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于人工智能的推荐方法，采用了如下所述的技术方案：
3、接收目标车主输入的车辆维修请求；其中，所述车辆维修请求携带维修信息；
4、调用预设的意图分析模型对所述维修信息进行意图识别，得到与所述维修信息对应的目标意图；
5、从预设的数据库中筛选出与所述目标意图匹配的候选修理厂；
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p>6、基于预设的推荐算法对所述候选修理厂进行分数计算，得到各所述候选修理厂的分数；7、基于各所述候选修理厂的分数对所述候选修理厂进行筛选处理得到目标修理厂；
8、基于预设规则对所述目标修理厂进行排序处理，得到对应的推荐列表；
9、将所述推荐列表推送给所述目标车主。
10、进一步的，所述调用预设的意图分析模型对所述维修信息进行意图识别，得到与所述维修信息对应的目标意图的步骤，具体包括：
11、对所述维修信息进行分词处理与无关词过滤处理，得到对应的词语集合；
12、确定所述词语集合中包含的每个词语对应的互信息，得到每个词语的互信息向量；
13、基于所述互信息向量，生成与所述维修信息对应的互信息矩阵；
14、基于所述意图分析模型对所述互信息矩阵进行识别处理，输出与所述维修信息对应的各个意图标签的置信度；
15、从所述意图标签中获取置信度大于预设的置信度阈值的指定意图标签，并将所述指定意图标签作为所述维修信息的目标意图。
16、进一步的，所述从预设的数据库中筛选出与所述目标意图匹配的候选修理厂的步骤，具体包括：
17、调用所述数据库；
18、基于所述目标意图对所述数据库进行查询处理，以从所述数据库中筛选出与所述目标意图匹配的第一修理厂；
19、将所述第一修理厂作为所述候选修理厂。
20、进一步的，所述基于预设的推荐算法对所述候选修理厂进行分数计算的步骤，具体包括：
21、获取第二修理厂的距离数据、价格数据、质量数据、服务数据以及信誉数据；其中，所述第二修理厂为所有所述候选修理厂中的任意一个；
22、确定与所述距离数据对应的第一权重，与所述价格数据对应的第二权重，与所述质量数据对应的第三权重，与所述服务数据对应的第四权重，以及与所述信誉数据对应的第五权重；
23、基于所述第一权重、所述第二权重、所述第三权重、所述第四权重以及所述第五权重，调用预设的计算公式对所述距离数据、价格数据、质量数据、服务数据以及信誉数据进行计算处理，得到对应的计算结果；
24、将所述计算结果作为所述第二修理厂的分数。
25、进一步的，所述基于各所述候选修理厂的分数对所述候选修理厂进行筛选处理得到目标修理厂的步骤，具体包括：
26、获取预设的分数阈值；
27、从所有所述分数中筛选出大于所述分数阈值的指定分数；
28、从所有所述候选修理厂中筛选出与所述指定分数对应的第三修理厂；
29、将所述第三修理厂作为所述目标修理厂。
30、进一步的，所述基于预设规则对所述目标修理厂进行排序处理，得到对应的推荐列表的步骤，具体包括：
31、将所有所述目标修理厂按照分数的高低进行降序排列，得到对应的指定数据；
32、将所述指定数据填入至预设的初始列表内，得到指定列表；
33、将所述指定列表作为所述推荐列表。
34、进一步的，在所述将所述推荐列表推送给所述目标车主的步骤之后，还包括：
35、接收所述目标车主返回的对于所述推荐列表的反馈信息；
36、基于所述反馈信息对所述推荐列表进行调整处理，得到目标推荐列表；
37、将所述目标推荐列表返回给所述目标车主。
38、为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种基于人工智能的推荐装置，采用了如下所述的技术方案：
39、第一接收模块，用于接收目标车主输入的车辆维修请求；其中，所述车辆维修请求携带维修信息；
40、识别模块，用于调用预设的意图分析模型对所述维修信息进行意图识别，得到与所述维修信息对应的目标意图；
41、第一筛选模块，用于从预设的数据库中筛选出与所述目标意图匹配的候选修理厂；
42、计算模块，用于基于预设的推荐算法对所述候选修理厂进行分数计算，得到各所述候选修理厂的分数；
43、第二筛选模块，用于基于各所述候选修理厂的分数对所述候选修理厂进行筛选处理得到目标修理厂；
44、排序模块，用于基于预设规则对所述目标修理厂进行排序处理，得到对应的推荐列表；
45、推送模块，用于将所述推荐列表推送给所述目标车主。
46、为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：
47、接收目标车主输入的车辆维修请求；其中，所述车辆维修请求携带维修信息；
48、调用预设的意图分析模型对所述维修信息进行意图识别，得到与所述维修信息对应的目标意图；
49、从预设的数据库中筛选出与所述目标意图匹配的候选修理厂；
50、基于预设的推荐算法对所述候选修理厂进行分数计算，得到各所述候选修理厂的分数；
51、基于各所述候选修理厂的分数对所述候选修理厂进行筛选处理得到目标修理厂；
52、基于预设规则对所述目标修理厂进行排序处理，得到对应的推荐列表；
53、将所述推荐列表推送给所述目标车主。
54、为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案：
55、接收目标车主输入的车辆维修请求；其中，所述车辆维修请求携带维修信息；本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于人工智能的推荐方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的推荐方法，其特征在于，所述调用预设的意图分析模型对所述维修信息进行意图识别，得到与所述维修信息对应的目标意图的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的推荐方法，其特征在于，所述从预设的数据库中筛选出与所述目标意图匹配的候选修理厂的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的推荐方法，其特征在于，所述基于预设的推荐算法对所述候选修理厂进行分数计算的步骤，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的推荐方法，其特征在于，所述基于各所述候选修理厂的分数对所述候选修理厂进行筛选处理得到目标修理厂的步骤，具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的推荐方法，其特征在于，所述基于预设规则对所述目标修理厂进行排序处理，得到对应的推荐列表的步骤，具体包括：
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的推荐方法，其特征在于，在所述将所述推荐列表推送给所述目标车主的步骤之后，还包括：
8.一种基于人工智能的推荐装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于人工智能的推荐方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于人工智能的推荐方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的推荐方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的推荐方法，其特征在于，所述调用预设的意图分析模型对所述维修信息进行意图识别，得到与所述维修信息对应的目标意图的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的推荐方法，其特征在于，所述从预设的数据库中筛选出与所述目标意图匹配的候选修理厂的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的推荐方法，其特征在于，所述基于预设的推荐算法对所述候选修理厂进行分数计算的步骤，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的推荐方法，其特征在于，所述基于各所述候选修理厂的分数对所述候选修理厂进行筛选处理得到目标修理厂的步骤，具体包括：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨逢，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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