CN112231466A - 撮合活动中的企业匹配方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种撮合活动中的企业匹配方法及装置,其中该方法包括:接收用户设定的各个匹配维度的权重,其中,匹配维度划分为多个等级,相同等级维度的权重之和等于1;获取待匹配企业的企业信息,从企业信息中提取各个匹配维度对应的匹配参数;根据预设的评分标准及匹配参数确定待匹配企业各个子匹配维度的得分,其中,子匹配维度为不包括下一级匹配维度的匹配维度;根据各个匹配维度的得分和相应的权重确定每个待匹配企业的总得分;当计算得到所有待匹配企业的总得分,按照总得分由高到低的顺序进行排序;在总得分超过分数阈值的企业中按照由前至后的顺序选择指定数量的企业作为匹配企业。本发明可以为企业精准匹配到满意的洽谈对象。

Description

撮合活动中的企业匹配方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种撮合活动中的企业匹配方法及装置。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
撮合活动为全球的企业构建了互联互通的平台,企业可以在撮合活动中寻求合作共赢的机会。为了进一步促进企业达成合作,撮合服务系统往往根据企业所属行业、运营产品等信息对企业进行匹配,以供企业从匹配的企业中针对性的选择可洽谈合作的企业,减少了企业挑选洽谈企业的时间。
目前,企业间匹配采用的匹配方法主要有如下两种,一种是根据企业选择的目标行业和目标产品进行匹配,另一种是根据企业描述进行分词,利用关键字匹配等。上述算法在匹配时考虑的因素比较单一,不能满足企业的特殊需求,难以为企业精准匹配到满意的洽谈对象。
发明内容
本发明实施例提供一种撮合活动中的企业匹配方法,用以利用多级匹配维度的匹配方法进行企业间匹配,并依据用户需求设定不同的权重来调整匹配结果,满足企业的特殊需求,为企业精准匹配到满意的洽谈对象,该方法包括:
接收用户设定的各个匹配维度的权重,其中,匹配维度划分为多个等级,相同等级维度的权重之和等于1;
获取待匹配企业的企业信息,从企业信息中提取各个匹配维度对应的匹配参数;
根据预设的评分标准及匹配参数确定待匹配企业各个子匹配维度的得分,其中,子匹配维度为不包括下一级匹配维度的匹配维度;
根据各个匹配维度的得分和相应的权重确定每个待匹配企业的总得分;
当计算得到所有待匹配企业的总得分,按照总得分由高到低的顺序进行排序;
在总得分超过分数阈值的企业中按照由前至后的顺序选择指定数量的企业作为匹配企业。
本发明实施例还提供一种撮合活动中的企业匹配装置,用以利用多级匹配维度的匹配方法进行企业间匹配,并依据用户需求设定不同的权重来调整匹配结果,满足企业的特殊需求,为企业精准匹配到满意的洽谈对象,该装置包括:
通信模块,用于接收用户设定的各个匹配维度的权重,其中,匹配维度划分为多个等级,相同等级维度的权重之和等于1;
获取模块,用于获取待匹配企业的企业信息,从企业信息中提取各个匹配维度对应的匹配参数;
评分模块,用于根据预设的评分标准及匹配参数确定待匹配企业各个子匹配维度的得分,其中,子匹配维度为不包括下一级匹配维度的匹配维度;
评分模块,还用于根据各个匹配维度的得分和相应的权重确定每个待匹配企业的总得分;
排序模块,用于当计算得到所有待匹配企业的总得分,按照总得分由高到低的顺序进行排序;
匹配模块,用于在总得分超过分数阈值的企业中按照由前至后的顺序选择指定数量的企业作为匹配企业。
本发明实施例还提供一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述撮合活动中的企业匹配方法。
本发明实施例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存储有执行上述撮合活动中的企业匹配方法的计算机程序。
本发明实施例中,利用多级匹配维度的匹配方法进行企业间匹配,用户可以根据自身需求及当前撮合活动的特点为不同的匹配维度设定不同的权重,权重的不同可以对匹配结果进行调整,充分满足企业的特殊需求,从而为企业精准匹配到满意的洽谈对象。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中:
图1为本发明实施例中一种撮合活动中的企业匹配方法的流程图;
图2为本发明实施例中一种多级匹配维度的示意图;
图3为本发明实施例中一种企业的产品与行业的示意图;
图4为本发明实施例中一种撮合活动中的企业匹配装置的结构示意图;
图5为本发明实施例中一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,但并不作为对本发明的限定。
本发明实施例提供了一种撮合活动中的企业匹配方法,如图1所示,该方法包括步骤101至步骤106:
步骤101、接收用户设定的各个匹配维度的权重。
其中,匹配维度划分为多个等级,相同等级维度的权重之和等于1。
具体的,考虑到企业可能不想考虑或者次要考虑某些曾经洽谈过,但未洽谈成功的企业,在本发明实施例中,可以设置匹配维度包括正向匹配维度和负向匹配维度,其中,待匹配企业的总得分由正向匹配维度的得分总和减去负向匹配维度的得分总和得到。通过减去负向匹配维度的分值来降低该未匹配成功的企业的分值,从而降低其在排序中的次序,降低该企业被匹配成功的概率。
参见图2所示,负向匹配维度为企业历史未洽谈成功,负向匹配维度的权重范围为[0,1]。
正向匹配维度的一级匹配维度包括系统智能匹配和企业历史洽谈成功结果匹配;系统智能匹配的下一级匹配维度包括企业要素智能匹配和企业关注行为匹配;企业要素智能匹配的下一级匹配维度包括企业基本要素匹配和企业介绍信息分词匹配;企业基本要素匹配的下一级匹配维度包括供给方向匹配和需求方向匹配;供给方向匹配和需求方向匹配各自包括的下一级匹配维度包括产品匹配和行业匹配。
需要说明的是,正向匹配维度的权重为1减去负向匹配维度的权重。也就是说,对于一个历史未洽谈成功的企业,当用户设定负向匹配维度的权重为1时,正向匹配维度的权重为0,不考虑该企业的正向匹配分值,该企业的总得分为负值,在总得分排序中处于末尾位置,不会选中该企业作为匹配企业,从而为企业筛除了曾经洽谈过但未成功的企业;当用户设定负向匹配维度的权重为0时,则意味着用户重新考虑曾经洽谈未成功的企业,并且不将历史洽谈未成功作为筛选企业的标准;当用户设定负向匹配维度的权重大于0小于1时,由于减去了负向匹配维度的分值,历史未洽谈成功的企业得分降低,用户优先考虑历史洽谈成功或者未洽谈过的企业。
其中,企业关注行为包括互选、单选、浏览等,由于互选表达了双方企业意向,单选表达单方企业意向,浏览表示企业曾了解过另一企业,因此,在本发明实施例中,如果发生互选行为,则可以设定较高分值;如果发生单选行为,可以设定中等分值;如果发生浏览行为,可以设定较低分值。如果待匹配企业与另一企业之间同时发生浏览、单选和互选行为中的两个或三个,则优先以互选的分值作为企业关注行为的得分,其次是单选,最后是浏览。
参见图2,设定产品匹配的权重为x1,行业匹配的权重为x2,;供给方向匹配的权重为y1,需求方向匹配的权重为y2;企业要素智能匹配的权重为z1,企业关注行为匹配的权重为z2,;系统智能匹配的权重为n1,企业历史洽谈成功结果匹配的权重为n2;企业历史未洽谈成功的权重为w。其中,x1+x2=100%,z1+z2=100%,y1+y2=100%,n1+n2=100%,m1+m2=100%。
各个匹配维度的权重由用户根据需求设定,比如说,供给方向与需求方向的各自权重,可以根据不同活动举办的目的及参加活动的企业性质确定,当企业主要作为卖家找买家时,可以设定y1>y2,无特定需求可以设定y1=y2;对于企业基本要素匹配和企业介绍信息分词匹配,如果产品、行业等内容丰富,可以设定z1>z2;对于企业要素智能匹配和企业关注行为匹配,如果历史洽谈活动中,洽谈成功的多数企业之间存在互选、单选或浏览等行为,则可以设定m1<m2;对于系统智能匹配和企业历史洽谈成功结果匹配,如果洽谈活动历史数据质量高,则可以设定n1<n2,或者如果用户不在乎历史洽谈结果,可以设定n1>n2。
步骤102、获取待匹配企业的企业信息,从企业信息中提取各个匹配维度对应的匹配参数。
其中,该企业信息包括企业上传至匹配系统中的介绍信息、企业在匹配系统中操作产生的行为信息以及企业洽谈历史信息。从该部分企业信息中,可以获取到企业洽谈成功的企业名称、企业洽谈失败的企业名称、企业对另一企业发生的关注行为、企业自我介绍信息(如资产规模、参会意向、人员规模和地理位置等),以及企业供给产品、供给产品所属行业、需求产品、需求产品所属行业等。
步骤103、根据预设的评分标准及匹配参数确定待匹配企业各个子匹配维度的得分。
其中,子匹配维度为不包括下一级匹配维度的匹配维度。比如说,图2中,企业关注行为匹配不包括下一级匹配维度,则可以确定其得分。
其中,部分评分标准可以通过机器学习所有企业洽谈历史信息确定,比如说,在洽谈前发生互选行为的企业的洽谈成功率高于发生单选行为的企业,更高于发生浏览行为的企业,则将分值的设定为互选高于单选高于浏览;类似的,主营产品、所属行业的分值高于二级产品、二级行业的分值,高于一级产品、一级行业的分值。
另外,对于企业介绍信息分词匹配的评分标准,可以设定评分为匹配成功的词与匹配总次数的比值与本项总分值的乘积;对于企业历史洽谈成功结果匹配和企业历史洽谈未成功的评分标准,可以设定某企业若洽谈成功或洽谈未成功,则为满分;未与待匹配企业洽谈过则为0分。
步骤104、根据各个匹配维度的得分和相应的权重确定每个待匹配企业的总得分。
设定产品的得分为a,行业得分为b,企业介绍信息分词匹配的得分为c,企业关注行为匹配的得分为d,企业历史洽谈成功结果匹配的得分为e,企业历史未洽谈成功的得分为f,则根据如下公式计算待匹配企业的总得分r:
r=(z1×((y1×(x1×a1+x2×b1)+y2×(x1×a2+x2×b2))+z2×c)×m1+d×m2)×n1+e×n2-w×f
步骤105、当计算得到所有待匹配企业的总得分,按照总得分由高到低的顺序进行排序。
步骤106、在总得分超过分数阈值的企业中按照由前至后的顺序选择指定数量的企业作为匹配企业。
在本发明实施例中,供需方向的产品各自包括主营产品、二级产品和一级产品,行业包括所属行业、二级行业和一级行业,其中,主营产品属于二级产品其中一类,二级产品属于一级产品其中一类,所属行业属于二级行业其中一种,二级行业属于一级行业其中一种。在具体实现时,根据产品码表和行业码表确定二级产品和一级产品,比如说,主营产品为小麦,二级产品为谷物,一级产品为农业、林业和水产品;所属行业为食品、饮料及烟草制品批发,二级行业为批发业,一级行业为批发和零售业。产品码表、行业码表可以由洽谈活动举办方制定并提供。
如图3所示,供给方向包括供给主营产品、供给所属行业等;需求方向包括目标主营产品、目标所属行业等。在进行匹配时,企业A的目标主营产品与企业B的供给主营产品相匹配,目标所属行业与企业B的供给所属行业相匹配,二级产品、一级产品依次类推,也即图3中的①、②两条匹配线;反之,企业A作为供给企业,企业B作为需求企业,则为③、④两条匹配线。
考虑到产品和行业划分为主营(所属)、二级、一级三个等级,可以分别计算不同等级的产品、行业的总得分,也即根据主营产品、所属行业及其他子匹配维度的得分,以及相应的权重确定每个待匹配企业的第一总得分;根据二级产品、二级行业及其他子匹配维度的得分,以及相应的权重确定每个待匹配企业的第二总得分;根据一级产品、一级行业及其他子匹配维度的得分,以及相应的权重确定每个待匹配企业的第三总得分。
当计算得到所有待匹配企业的总得分,对于不同等级的产品、行业分别进行排序,也即当计算得到所有待匹配企业的第一总得分,按照第一总得分由高到低的顺序进行排序;当计算得到所有待匹配企业的第二总得分,按照第二总得分由高到低的顺序进行排序;当计算得到所有待匹配企业的第三总得分,按照第三总得分由高到低的顺序进行排序。
在总得分超过分数阈值的企业中按照由前至后的顺序选择指定数量的企业作为匹配企业,具体可以执行为:如果第一总得分中超过分数阈值的企业的数量大于等于指定数量,则从第一总得分超过分数阈值的企业中按照由前至后的顺序选择指定数量的企业作为匹配企业;如果第一总得分中超过分数阈值的企业的数量小于指定数量,则将第一总得分超过分数阈值的企业作为匹配企业,并从第二总得分超过分数阈值的企业中选择第一剩余数量的企业作为匹配企业;如果第二总得分超过分数阈值的企业的数量小于第一剩余数量,则将第一总得分超过分数阈值和第二总得分超过分数阈值的企业作为匹配企业,并从第三总得分超过分数阈值的企业中选择第二剩余数量的企业作为匹配企业;如果第三总得分超过分数阈值的企业的数量小于第二剩余数量,则将第一总得分超过分数阈值、第二总得分超过分数阈值和第三总得分超过分数阈值的企业作为匹配企业;其中第一剩余数量为指定数量与第一总得分超过分数阈值的企业数量的差值;第二剩余数量为指定数量与第一总得分超过分数阈值的企业数量、第二总得分超过分数阈值的企业数量的差值。
也就是说,主营产品和所属行业的范围最小,匹配最符合用户的需求,优先从按照主营产品和所属行业计算的总得分中选择分值较高的企业作为匹配企业,如果分值较高的企业数量少,再从二级产品和二级行业计算得到的总得分中选择分值较高的企业作为匹配企业,最后再从一级产品和一级行业计算得到的总得分中选择分值较高的企业作为匹配企业。
本发明实施例中,利用多级匹配维度的匹配方法进行企业间匹配,用户可以根据自身需求及当前撮合活动的特点为不同的匹配维度设定不同的权重,权重的不同可以对匹配结果进行调整,充分满足企业的特殊需求,从而为企业精准匹配到满意的洽谈对象。
本发明实施例中还提供了一种撮合活动中的企业匹配装置,如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与撮合活动中的企业匹配方法相似,因此该装置的实施可以参见撮合活动中的企业匹配方法的实施,重复之处不再赘述。
如图4所示,该装置400包括通信模块401、获取模块402、评分模块403、排序模块404和匹配模块405。
其中,通信模块401,用于接收用户设定的各个匹配维度的权重,其中,匹配维度划分为多个等级,相同等级维度的权重之和等于1;
获取模块402,用于获取待匹配企业的企业信息,从企业信息中提取各个匹配维度对应的匹配参数;
评分模块403,用于根据预设的评分标准及匹配参数确定待匹配企业各个子匹配维度的得分,其中,子匹配维度为不包括下一级匹配维度的匹配维度;
评分模块403,还用于根据各个匹配维度的得分和相应的权重确定每个待匹配企业的总得分;
排序模块404,用于当计算得到所有待匹配企业的总得分,按照总得分由高到低的顺序进行排序;
匹配模块405,用于在总得分超过分数阈值的企业中按照由前至后的顺序选择指定数量的企业作为匹配企业。
在本发明实施例的一种实现方式中,匹配维度包括正向匹配维度和负向匹配维度,其中,待匹配企业的总得分由正向匹配维度的得分总和减去负向匹配维度的得分总和得到。
在本发明实施例的一种实现方式中,
负向匹配维度为企业历史未洽谈成功,负向匹配维度的权重范围为[0,1];
正向匹配维度的一级匹配维度包括系统智能匹配和企业历史洽谈成功结果匹配;系统智能匹配的下一级匹配维度包括企业要素智能匹配和企业关注行为匹配;企业要素智能匹配的下一级匹配维度包括企业基本要素匹配和企业介绍信息分词匹配;企业基本要素匹配的下一级匹配维度包括供给方向匹配和需求方向匹配;供给方向匹配和需求方向匹配各自包括的下一级匹配维度包括产品匹配和行业匹配。
在本发明实施例的一种实现方式中,产品包括主营产品、二级产品和一级产品,行业包括所属行业、二级行业和一级行业,其中,主营产品属于二级产品其中一类,二级产品属于一级产品其中一类,所属行业属于二级行业其中一种,二级行业属于一级行业其中一种;
评分模块403,用于:根据主营产品、所属行业及其他子匹配维度的得分,以及相应的权重确定每个待匹配企业的第一总得分;根据二级产品、二级行业及其他子匹配维度的得分,以及相应的权重确定每个待匹配企业的第二总得分;根据一级产品、一级行业及其他子匹配维度的得分,以及相应的权重确定每个待匹配企业的第三总得分;
排序模块404,用于:当计算得到所有待匹配企业的第一总得分,按照第一总得分由高到低的顺序进行排序;当计算得到所有待匹配企业的第二总得分,按照第二总得分由高到低的顺序进行排序;当计算得到所有待匹配企业的第三总得分,按照第三总得分由高到低的顺序进行排序;
匹配模块405,用于:如果第一总得分中超过分数阈值的企业的数量大于等于指定数量,则从第一总得分超过分数阈值的企业中按照由前至后的顺序选择指定数量的企业作为匹配企业;如果第一总得分中超过分数阈值的企业的数量小于指定数量,则将第一总得分超过分数阈值的企业作为匹配企业,并从第二总得分超过分数阈值的企业中选择第一剩余数量的企业作为匹配企业;如果第二总得分超过分数阈值的企业的数量小于第一剩余数量,则将第一总得分超过分数阈值和第二总得分超过分数阈值的企业作为匹配企业,并从第三总得分超过分数阈值的企业中选择第二剩余数量的企业作为匹配企业;如果第三总得分超过分数阈值的企业的数量小于第二剩余数量,则将第一总得分超过分数阈值、第二总得分超过分数阈值和第三总得分超过分数阈值的企业作为匹配企业;其中第一剩余数量为指定数量与第一总得分超过分数阈值的企业数量的差值;第二剩余数量为指定数量与第一总得分超过分数阈值的企业数量、第二总得分超过分数阈值的企业数量的差值。
本发明实施例中,利用多级匹配维度的匹配方法进行企业间匹配,用户可以根据自身需求及当前撮合活动的特点为不同的匹配维度设定不同的权重,权重的不同可以对匹配结果进行调整,充分满足企业的特殊需求,从而为企业精准匹配到满意的洽谈对象。
本发明实施例还提供一种计算机设备,图5为本发明实施例中计算机设备的示意图,该计算机设备能够实现上述实施例中的撮合活动中的企业匹配方法中全部步骤,该计算机设备具体包括如下内容:
处理器(processor)501、存储器(memory)502、通信接口(CommunicationsInterface)503和通信总线504;
其中,所述处理器501、存储器502、通信接口503通过所述通信总线504完成相互间的通信;所述通信接口503用于实现相关设备之间的信息传输;
所述处理器501用于调用所述存储器502中的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中的撮合活动中的企业匹配方法。
本发明实施例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存储有执行上述撮合活动中的企业匹配方法的计算机程序。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种撮合活动中的企业匹配方法,其特征在于,所述方法包括:
接收用户设定的各个匹配维度的权重,其中,匹配维度划分为多个等级,相同等级维度的权重之和等于1;
获取待匹配企业的企业信息,从企业信息中提取各个匹配维度对应的匹配参数;
根据预设的评分标准及匹配参数确定待匹配企业各个子匹配维度的得分,其中,子匹配维度为不包括下一级匹配维度的匹配维度;
根据各个匹配维度的得分和相应的权重确定每个待匹配企业的总得分;
当计算得到所有待匹配企业的总得分,按照总得分由高到低的顺序进行排序;
在总得分超过分数阈值的企业中按照由前至后的顺序选择指定数量的企业作为匹配企业。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,匹配维度包括正向匹配维度和负向匹配维度,其中,待匹配企业的总得分由正向匹配维度的得分总和减去负向匹配维度的得分总和得到。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
负向匹配维度为企业历史未洽谈成功,负向匹配维度的权重范围为[0,1];
正向匹配维度的一级匹配维度包括系统智能匹配和企业历史洽谈成功结果匹配;系统智能匹配的下一级匹配维度包括企业要素智能匹配和企业关注行为匹配;企业要素智能匹配的下一级匹配维度包括企业基本要素匹配和企业介绍信息分词匹配;企业基本要素匹配的下一级匹配维度包括供给方向匹配和需求方向匹配;供给方向匹配和需求方向匹配各自包括的下一级匹配维度包括产品匹配和行业匹配。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,产品包括主营产品、二级产品和一级产品,行业包括所属行业、二级行业和一级行业,其中,主营产品属于二级产品其中一类,二级产品属于一级产品其中一类,所属行业属于二级行业其中一种,二级行业属于一级行业其中一种;
根据各个匹配维度的得分和相应的权重确定每个待匹配企业的总得分,包括:根据主营产品、所属行业及其他子匹配维度的得分,以及相应的权重确定每个待匹配企业的第一总得分;根据二级产品、二级行业及其他子匹配维度的得分,以及相应的权重确定每个待匹配企业的第二总得分;根据一级产品、一级行业及其他子匹配维度的得分,以及相应的权重确定每个待匹配企业的第三总得分;
当计算得到所有待匹配企业的总得分,按照总得分由高到低的顺序进行排序,包括:当计算得到所有待匹配企业的第一总得分,按照第一总得分由高到低的顺序进行排序;当计算得到所有待匹配企业的第二总得分,按照第二总得分由高到低的顺序进行排序;当计算得到所有待匹配企业的第三总得分,按照第三总得分由高到低的顺序进行排序;
在总得分超过分数阈值的企业中按照由前至后的顺序选择指定数量的企业作为匹配企业,包括:如果第一总得分中超过分数阈值的企业的数量大于等于指定数量,则从第一总得分超过分数阈值的企业中按照由前至后的顺序选择指定数量的企业作为匹配企业;如果第一总得分中超过分数阈值的企业的数量小于指定数量,则将第一总得分超过分数阈值的企业作为匹配企业,并从第二总得分超过分数阈值的企业中选择第一剩余数量的企业作为匹配企业;如果第二总得分超过分数阈值的企业的数量小于第一剩余数量,则将第一总得分超过分数阈值和第二总得分超过分数阈值的企业作为匹配企业,并从第三总得分超过分数阈值的企业中选择第二剩余数量的企业作为匹配企业;如果第三总得分超过分数阈值的企业的数量小于第二剩余数量,则将第一总得分超过分数阈值、第二总得分超过分数阈值和第三总得分超过分数阈值的企业作为匹配企业;其中第一剩余数量为指定数量与第一总得分超过分数阈值的企业数量的差值;第二剩余数量为指定数量与第一总得分超过分数阈值的企业数量、第二总得分超过分数阈值的企业数量的差值。
5.一种撮合活动中的企业匹配装置,其特征在于,所述装置包括:
通信模块,用于接收用户设定的各个匹配维度的权重,其中,匹配维度划分为多个等级,相同等级维度的权重之和等于1;
获取模块,用于获取待匹配企业的企业信息,从企业信息中提取各个匹配维度对应的匹配参数;
评分模块,用于根据预设的评分标准及匹配参数确定待匹配企业各个子匹配维度的得分,其中,子匹配维度为不包括下一级匹配维度的匹配维度;
评分模块,还用于根据各个匹配维度的得分和相应的权重确定每个待匹配企业的总得分;
排序模块,用于当计算得到所有待匹配企业的总得分,按照总得分由高到低的顺序进行排序;
匹配模块,用于在总得分超过分数阈值的企业中按照由前至后的顺序选择指定数量的企业作为匹配企业。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,匹配维度包括正向匹配维度和负向匹配维度,其中,待匹配企业的总得分由正向匹配维度的得分总和减去负向匹配维度的得分总和得到。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,
负向匹配维度为企业历史未洽谈成功,负向匹配维度的权重范围为[0,1];
正向匹配维度的一级匹配维度包括系统智能匹配和企业历史洽谈成功结果匹配;系统智能匹配的下一级匹配维度包括企业要素智能匹配和企业关注行为匹配;企业要素智能匹配的下一级匹配维度包括企业基本要素匹配和企业介绍信息分词匹配;企业基本要素匹配的下一级匹配维度包括供给方向匹配和需求方向匹配;供给方向匹配和需求方向匹配各自包括的下一级匹配维度包括产品匹配和行业匹配。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,产品包括主营产品、二级产品和一级产品,行业包括所属行业、二级行业和一级行业,其中,主营产品属于二级产品其中一类,二级产品属于一级产品其中一类,所属行业属于二级行业其中一种,二级行业属于一级行业其中一种;
评分模块,用于:根据主营产品、所属行业及其他子匹配维度的得分,以及相应的权重确定每个待匹配企业的第一总得分;根据二级产品、二级行业及其他子匹配维度的得分,以及相应的权重确定每个待匹配企业的第二总得分;根据一级产品、一级行业及其他子匹配维度的得分,以及相应的权重确定每个待匹配企业的第三总得分;
排序模块,用于:当计算得到所有待匹配企业的第一总得分,按照第一总得分由高到低的顺序进行排序;当计算得到所有待匹配企业的第二总得分,按照第二总得分由高到低的顺序进行排序;当计算得到所有待匹配企业的第三总得分,按照第三总得分由高到低的顺序进行排序;
匹配模块,用于:如果第一总得分中超过分数阈值的企业的数量大于等于指定数量,则从第一总得分超过分数阈值的企业中按照由前至后的顺序选择指定数量的企业作为匹配企业;如果第一总得分中超过分数阈值的企业的数量小于指定数量,则将第一总得分超过分数阈值的企业作为匹配企业,并从第二总得分超过分数阈值的企业中选择第一剩余数量的企业作为匹配企业;如果第二总得分超过分数阈值的企业的数量小于第一剩余数量,则将第一总得分超过分数阈值和第二总得分超过分数阈值的企业作为匹配企业,并从第三总得分超过分数阈值的企业中选择第二剩余数量的企业作为匹配企业;如果第三总得分超过分数阈值的企业的数量小于第二剩余数量,则将第一总得分超过分数阈值、第二总得分超过分数阈值和第三总得分超过分数阈值的企业作为匹配企业;其中第一剩余数量为指定数量与第一总得分超过分数阈值的企业数量的差值;第二剩余数量为指定数量与第一总得分超过分数阈值的企业数量、第二总得分超过分数阈值的企业数量的差值。
9.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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权利要求1至4任一所述方法。
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存储有执行权利要求1至4任一所述方法的计算机程序。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114372533A (zh) * 2022-01-12 2022-04-19 中国银行股份有限公司 用于撮合活动的混合排桌数据处理方法及装置
CN114862214A (zh) * 2022-05-16 2022-08-05 中国银行股份有限公司 一种企业间合作意向的定量评价方法及装置
JP7382590B1 (ja) * 2023-02-21 2023-11-17 リンカーズ株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
CN114862214B (zh) * 2022-05-16 2024-10-29 中国银行股份有限公司 一种企业间合作意向的定量评价方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150324748A1 (en) * 2014-05-09 2015-11-12 Vinayak RANADE Method and system for identifying, tracking, and compensating individuals in job referral chain
CN108427695A (zh) * 2017-08-04 2018-08-21 平安科技(深圳)有限公司 企业推荐方法及应用服务器
CN111563683A (zh) * 2020-05-09 2020-08-21 中国银行股份有限公司 用于跨境撮合活动的多轮次排桌方法及装置
CN111581990A (zh) * 2020-05-14 2020-08-25 中国银行股份有限公司 跨境交易撮合匹配方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150324748A1 (en) * 2014-05-09 2015-11-12 Vinayak RANADE Method and system for identifying, tracking, and compensating individuals in job referral chain
CN108427695A (zh) * 2017-08-04 2018-08-21 平安科技(深圳)有限公司 企业推荐方法及应用服务器
CN111563683A (zh) * 2020-05-09 2020-08-21 中国银行股份有限公司 用于跨境撮合活动的多轮次排桌方法及装置
CN111581990A (zh) * 2020-05-14 2020-08-25 中国银行股份有限公司 跨境交易撮合匹配方法及装置

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114372533A (zh) * 2022-01-12 2022-04-19 中国银行股份有限公司 用于撮合活动的混合排桌数据处理方法及装置
CN114862214A (zh) * 2022-05-16 2022-08-05 中国银行股份有限公司 一种企业间合作意向的定量评价方法及装置
CN114862214B (zh) * 2022-05-16 2024-10-29 中国银行股份有限公司 一种企业间合作意向的定量评价方法及装置
JP7382590B1 (ja) * 2023-02-21 2023-11-17 リンカーズ株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

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