CN116362761B - 基于数据聚合推荐算法的检验检测机构推荐方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于数据聚合推荐算法的检验检测机构推荐方法及系统，其中，方法包括：获取用户的第一位置信息和检测需求信息；基于检测需求信息，确定多个待分析检测机构；获取所述待分析检测机构的检测能力信息和第二位置信息；基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息；基于所述适配评价信息，生成推荐信息；输出所述推荐信息，或，输出所述适配评价信息和所述推荐信息。本发明的基于数据聚合推荐算法的检验检测机构推荐方法，基于企业用户的行业领域，以检测对象、用户需求等差异化为服务切入点，实现供需之间需求与检测能力智能匹配。
Description
技术领域
本发明涉及检验检测机构推荐技术领域，特别涉及一种基于数据聚合推荐算法的检验检测机构推荐方法及系统。
背景技术
企业在日常生产过程中都会有各种检验检测的需求，有测量仪器的检验，也有产品成分检验等。当企业有新的检测需求时，都是通过现有的合作的检测机构的业务人员进行推荐或者网上进行关键词搜索，无法对检测机构的资质、能力等其他因数进行了解，无法进行比较选择，不利于企业找到合适的检验检测机构。
发明内容
本发明目的之一在于提供了一种基于数据聚合推荐算法的检验检测机构推荐方法，基于企业用户的行业领域，以检测对象、用户需求等差异化为服务切入点，实现供需之间需求与检测能力智能匹配。
本发明实施例提供的一种基于数据聚合推荐算法的检验检测机构推荐方法，包括：
获取用户的第一位置信息和检测需求信息；
基于检测需求信息，确定多个待分析检测机构；
获取所述待分析检测机构的检测能力信息和第二位置信息；
基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息；
基于所述适配评价信息，生成推荐信息；
输出所述推荐信息，或，输出所述适配评价信息和所述推荐信息。
优选的，所述基于所述检测需求信息，确定多个待分析检测机构，包括：
基于预设的第一关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第一关键词；
基于所述第一关键词，构建用于机构提取的第一参数集；
计算所述第一参数集与预设的检测机构提取库中各个检测机构对应关联的各个机构参数集的相似度；
提取相似度大于预设的阈值的机构参数集对应关联的检测机构作为待分析检测机构。
优选的，所述基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，包括：
确定第一位置信息是否为第一类地址信息；
当为第一类地址信息时，基于预设的第二关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第二关键词；
基于所述第二关键词，构建用于评价规则调取的第二参数集；
基于所述第二参数集和第一评价规则库，确定第一评价规则；
确定第一位置信息与第二位置信息之间的路程信息；
基于所述第一评价规则和所述路程信息，确定对应第一位置信息和所述第二位置信息的适配评价信息。
优选的，所述基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，还包括：
当第一位置信息不为第一类地址信息时，解析所述检测需求信息，确定是否存在时效类需求；
当不存在时，将所述第二位置信息变换为所述第一位置信息对应的类型的地址信息；
基于预设的第二关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第二关键词；
基于所述第二关键词，构建用于评价规则调取的第二参数集；
基于所述第二参数集和第二评价规则库，确定第二评价规则；
确定第一位置信息与第二位置信息之间的距离；
基于所述距离和所述第二评价规则，确定对应第一位置信息和所述第二位置信息的适配评价信息。
优选的，所述基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，包括：
解析所述检测需求信息，确定多个第一类评价项；
确定各个第一类评价项对应的第三评价规则；
解析所述检测能力信息，确定对应各个第一类评价项的第一评价数据；
基于所述第一评价数据和所述第三评价规则，确定各个所述第一类评价项对应的适配评价信息；
再次解析所述检测能力信息，确定多个第二类评价项及对应的第二评价数据；
确定各个第二类评价项对应的第四评价规则；
基于所述第二评价数据和所述第四评价规则，确定各个所述第二类评价项对应的适配评价信息。
本发明还提供一种基于数据聚合推荐算法的检验检测机构推荐系统，包括：
第一获取模块，用于获取用户的第一位置信息和检测需求信息；
第一确定模块，用于基于检测需求信息，确定多个待分析检测机构；
第二获取模块，用于获取所述待分析检测机构的检测能力信息和第二位置信息；
第一生成模块，用于基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息；
第二生成模块，用于基于所述适配评价信息，生成推荐信息；
输出模块，用于输出所述推荐信息，或，输出所述适配评价信息和所述推荐信息。
优选的，所述第一确定模块基于所述检测需求信息，确定多个待分析检测机构，执行如下操作：
基于预设的第一关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第一关键词；
基于所述第一关键词，构建用于机构提取的第一参数集；
计算所述第一参数集与预设的检测机构提取库中各个检测机构对应关联的各个机构参数集的相似度；
提取相似度大于预设的阈值的机构参数集对应关联的检测机构作为待分析检测机构。
优选的，所述第一生成模块基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，执行如下操作：
确定第一位置信息是否为第一类地址信息；
当为第一类地址信息时，基于预设的第二关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第二关键词；
基于所述第二关键词，构建用于评价规则调取的第二参数集；
基于所述第二参数集和第一评价规则库，确定第一评价规则；
确定第一位置信息与第二位置信息之间的路程信息；
基于所述第一评价规则和所述路程信息，确定对应第一位置信息和所述第二位置信息的适配评价信息。
优选的，所述第一生成模块基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，还执行如下操作：
当第一位置信息不为第一类地址信息时，解析所述检测需求信息，确定是否存在时效类需求；
当不存在时，将所述第二位置信息变换为所述第一位置信息对应的类型的地址信息；
基于预设的第二关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第二关键词；
基于所述第二关键词，构建用于评价规则调取的第二参数集；
基于所述第二参数集和第二评价规则库，确定第二评价规则；
确定第一位置信息与第二位置信息之间的距离；
基于所述距离和所述第二评价规则，确定对应第一位置信息和所述第二位置信息的适配评价信息。
优选的，所述第一生成模块基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，执行如下操作：
解析所述检测需求信息，确定多个第一类评价项；
确定各个第一类评价项对应的第三评价规则；
解析所述检测能力信息，确定对应各个第一类评价项的第一评价数据；
基于所述第一评价数据和所述第三评价规则，确定各个所述第一类评价项对应的适配评价信息；
再次解析所述检测能力信息，确定多个第二类评价项及对应的第二评价数据；
确定各个第二类评价项对应的第四评价规则；
基于所述第二评价数据和所述第四评价规则，确定各个所述第二类评价项对应的适配评价信息。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种基于数据聚合推荐算法的检验检测机构推荐方法的示意图；
图2为本发明实施例中一种基于数据聚合推荐算法的检验检测机构推荐系统的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种基于数据聚合推荐算法的检验检测机构推荐方法，如图1所示，包括：
步骤S1：获取用户的第一位置信息和检测需求信息；第一位置信息包括：要检测的对象所在的位置的信息，一般情况下用户的位置就是检测的对象所在的位置，在用户通过用户端输入检测需求信息时，发出询问检测对象是否在身边，当在身边时，以用户端的位置信息作为第一位置信息，否则，需要用户在用户端输入第一位置信息；检测需求信息包括：检测对象的信息、检测项目的信息、检测对象的运送方式、检测时效信息(从样品送出到结果输出)等；
步骤S2：基于检测需求信息，确定多个待分析检测机构；从系统中已备案的检测机构筛选出可以完成用户的检测需求的检测机构作为待分析检测机构；
步骤S3：获取待分析检测机构的检测能力信息和第二位置信息；第二位置信息包括：检测机构的检测地点信息；检测能力信息为待分析检测机构能够做的检测项目、检测的精度以及检测所用的标准件在溯源表中的位置等；
步骤S4：基于检测需求信息和检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息；适配评价信息主要包括：待分析检测机构是否可以完成用户的检测需求，以及检测机构的资质、检测的对象往返检测机构的花费等多方面出发进行适配评价；
步骤S5：基于适配评价信息，生成推荐信息；在适配评价信息基础上对适配的具体项目以及信息进行分析，进而生成推荐信息，通过推荐信息向用户推荐合适的检测机构；
步骤S6：输出推荐信息，或，输出适配评价信息和推荐信息。输出的推荐信息可以是推荐表，推荐表中从上至少排列多个适配的检测机构，并且每个检测机构对应的推荐表的检测机构名称后可以详细写明适配项目；适配项目包括：距离较近、资质最优等；
其中，所述基于所述检测需求信息，确定多个待分析检测机构，包括：
基于预设的第一关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第一关键词；第一关键词包括：表示检测项目的关键词、表示检测对象的关键词、表示检测时效的关键词、表示运送方式的关键词等；
基于所述第一关键词，构建用于机构提取的第一参数集；将第一关键词分别量化成对应的参数值，将参数值按序排列形成第一参数集；
计算所述第一参数集与预设的检测机构提取库中各个检测机构对应关联的各个机构参数集的相似度；检测机构提取库为由专业人员事先分析构建，在检测机构提取库中每个检测机构对应关联多个机构参数集；为了提高匹配的精准，检测机构的每个检测项目都对应建立一个机构参数集；
提取相似度大于预设的阈值(例如：0.90至0.98中任一数值)的机构参数集对应关联的检测机构作为待分析检测机构。
其中，所述基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，包括：
确定第一位置信息是否为第一类地址信息；第一类地址信息为具体到点的地址，例如：XX省XX市XX区XX路XX号；
当为第一类地址信息时，基于预设的第二关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第二关键词；第二关键词包括：表示检测项目的关键词、表示检测对象的关键词、表示检测对象的运送方式的关键词；
基于所述第二关键词，构建用于评价规则调取的第二参数集；第二参数集为第二关键词量化为的参数值进行有序排列而成；
基于所述第二参数集和第一评价规则库，确定第一评价规则；第一评价规则库为事先构建，在第一评价库中第一评价规则与第二参数集一一对应关联；针对检测项目的不同、各个评价项目的权重不一致，因此采用不同的权重，以适应不同的检测项目以及不同的检测要求；
确定第一位置信息与第二位置信息之间的路程信息；路程信息为检测对象从第一位置信息对应的地点运送到第二位置信息对应的地点的路程；
基于所述第一评价规则和所述路程信息，确定对应第一位置信息和所述第二位置信息的适配评价信息。在路程信息的适配方面，一般情况下，第二位置信息对应的地点与第一位置信息对应的地点的路程越短越适配。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
在基于适配评价信息，生成推荐信息时，将机构综合评价、机构资质级别、用户浏览足迹以及用户与机构地理位置等信息纳入综合适配评价；在基于所述适配评价信息，生成推荐信息时使用Elasticsearch提供的function_score自定义评分机制来通过多维度的数据计算相关性得分。采用guass(高斯函数)进行排序。将各个多维度数据通过高斯衰减函数转化后，加入function_score评分当中，最后综合查询得到排序后的推荐结果。其中，根据用户浏览足迹的评价，主要是根据浏览次数和时间，浏览次数越多，评价越高；浏览时间越长，评价越高；以对用户的浏览足迹的分析，从用户主观意图上进行分析评价；
为了应对时效性的检测的评价，在一个实施例中，所述基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，还包括：
当第一位置信息不为第一类地址信息时，解析所述检测需求信息，确定是否存在时效类需求；时效性主要表现在检测对象本身和客户自己设置两方面，检测对象自身的时效时基于检测对象生产后至需要检测的参数的消失的这段时间；主要考虑位置信息不是具体到点的情况，例如：XX省XX市XX区的位置信息时。
当不存在时，将所述第二位置信息变换为所述第一位置信息对应的类型的地址信息；
基于预设的第二关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第二关键词；
基于所述第二关键词，构建用于评价规则调取的第二参数集；
基于所述第二参数集和第二评价规则库，确定第二评价规则；
确定第一位置信息与第二位置信息之间的距离；
基于所述距离和所述第二评价规则，确定对应第一位置信息和所述第二位置信息的适配评价信息。
在一个实施例中，所述基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，包括：
解析所述检测需求信息，确定多个第一类评价项；第一类评价项主要是对检测机构的检测能力的评价，确定检测机构是否有能力进行检测对象的检测以及
确定各个第一类评价项对应的第三评价规则；
解析所述检测能力信息，确定对应各个第一类评价项的第一评价数据；
基于所述第一评价数据和所述第三评价规则，确定各个所述第一类评价项对应的适配评价信息；
再次解析所述检测能力信息，确定多个第二类评价项及对应的第二评价数据；第二类评价项主要是对检测机构自身资质的评价，综合考虑检测机构的其他方面甚至与检测对象相关的其他检测项目的资质的评价；
确定各个第二类评价项对应的第四评价规则；
基于所述第二评价数据和所述第四评价规则，确定各个所述第二类评价项对应的适配评价信息。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
通过对用户的需求与检测机构的检测能力的适配评价以及对检测机构的资质的综合评价，提高了推荐的准确性以及适应性。
本发明还提供一种基于数据聚合推荐算法的检验检测机构推荐系统，如图2所示，包括：
第一获取模块1，用于获取用户的第一位置信息和检测需求信息；
第一确定模块2，用于基于检测需求信息，确定多个待分析检测机构；
第二获取模块3，用于获取所述待分析检测机构的检测能力信息和第二位置信息；
第一生成模块4，用于基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息；
第二生成模块5，用于基于所述适配评价信息，生成推荐信息；
输出模块6，用于输出所述推荐信息，或，输出所述适配评价信息和所述推荐信息。
在一个实施例中，所述第一确定模块基于所述检测需求信息，确定多个待分析检测机构，执行如下操作：
基于预设的第一关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第一关键词；
基于所述第一关键词，构建用于机构提取的第一参数集；
计算所述第一参数集与预设的检测机构提取库中各个检测机构对应关联的各个机构参数集的相似度；
提取相似度大于预设的阈值的机构参数集对应关联的检测机构作为待分析检测机构。
在一个实施例中，所述第一生成模块基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，执行如下操作：
确定第一位置信息是否为第一类地址信息；
当为第一类地址信息时，基于预设的第二关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第二关键词；
基于所述第二关键词，构建用于评价规则调取的第二参数集；
基于所述第二参数集和第一评价规则库，确定第一评价规则；
确定第一位置信息与第二位置信息之间的路程信息；
基于所述第一评价规则和所述路程信息，确定对应第一位置信息和所述第二位置信息的适配评价信息。
在一个实施例中，所述第一生成模块基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，还执行如下操作：
当第一位置信息不为第一类地址信息时，解析所述检测需求信息，确定是否存在时效类需求；
当不存在时，将所述第二位置信息变换为所述第一位置信息对应的类型的地址信息；
基于预设的第二关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第二关键词；
基于所述第二关键词，构建用于评价规则调取的第二参数集；
基于所述第二参数集和第二评价规则库，确定第二评价规则；
确定第一位置信息与第二位置信息之间的距离；
基于所述距离和所述第二评价规则，确定对应第一位置信息和所述第二位置信息的适配评价信息。
在一个实施例中，所述第一生成模块基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，执行如下操作：
解析所述检测需求信息，确定多个第一类评价项；
确定各个第一类评价项对应的第三评价规则；
解析所述检测能力信息，确定对应各个第一类评价项的第一评价数据；
基于所述第一评价数据和所述第三评价规则，确定各个所述第一类评价项对应的适配评价信息；
再次解析所述检测能力信息，确定多个第二类评价项及对应的第二评价数据；
确定各个第二类评价项对应的第四评价规则；
基于所述第二评价数据和所述第四评价规则，确定各个所述第二类评价项对应的适配评价信息。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (2)
1.一种基于数据聚合推荐算法的检验检测机构推荐方法，其特征在于，包括：
获取用户的第一位置信息和检测需求信息；
基于检测需求信息，确定多个待分析检测机构；
获取所述待分析检测机构的检测能力信息和第二位置信息；
基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息；
基于所述适配评价信息，生成推荐信息；
输出所述推荐信息，或，输出所述适配评价信息和所述推荐信息；
其中，所述基于所述检测需求信息，确定多个待分析检测机构，包括：
基于预设的第一关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第一关键词；
基于所述第一关键词，构建用于机构提取的第一参数集；
计算所述第一参数集与预设的检测机构提取库中各个检测机构对应关联的各个机构参数集的相似度；
提取相似度大于预设的阈值的机构参数集对应关联的检测机构作为待分析检测机构；
其中，所述基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，包括：
确定第一位置信息是否为第一类地址信息；
当为第一类地址信息时，基于预设的第二关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第二关键词；
基于所述第二关键词，构建用于评价规则调取的第二参数集；
基于所述第二参数集和第一评价规则库，确定第一评价规则；
确定第一位置信息与第二位置信息之间的路程信息；
基于所述第一评价规则和所述路程信息，确定对应第一位置信息和所述第二位置信息的第一适配评价数据；
其中，第一类地址信息为具体到点的地址；第一评价规则库为事先构建，在第一评价库中第一评价规则与第二参数集一一对应关联；
其中，所述基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，还包括：
当第一位置信息不为第一类地址信息时，解析所述检测需求信息，确定是否存在时效类需求；
当不存在时，将所述第二位置信息变换为所述第一位置信息对应的类型的地址信息；
基于预设的第二关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第二关键词；
基于所述第二关键词，构建用于评价规则调取的第二参数集；
基于所述第二参数集和第二评价规则库，确定第二评价规则；
确定第一位置信息与第二位置信息之间的距离；
基于所述距离和所述第二评价规则，确定对应第一位置信息和所述第二位置信息的第一适配评价数据；
其中，第二评价规则库为事先构建，在第二评价库中第二评价规则与第二参数集一一对应关联；
其中，所述基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，包括：
解析所述检测需求信息，确定多个第一类评价项；
确定各个第一类评价项对应的第三评价规则；
解析所述检测能力信息，确定对应各个第一类评价项的第一评价数据；
基于所述第一评价数据和所述第三评价规则，确定各个所述第一类评价项对应的第二适配评价数据；
再次解析所述检测能力信息，确定多个第二类评价项及对应的第二评价数据；
确定各个第二类评价项对应的第四评价规则；
基于所述第二评价数据和所述第四评价规则，确定各个所述第二类评价项对应的第三适配评价数据；
其中，第三评价规则中各个第一类评价项的第一评价数据与第二适配评价数据一一对应关联；第四评价规则中各个第二类评价项的第二评价数据与第三适配评价数据一一对应关联。
2.一种基于数据聚合推荐算法的检验检测机构推荐系统，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取用户的第一位置信息和检测需求信息；
第一确定模块，用于基于检测需求信息，确定多个待分析检测机构；
第二获取模块，用于获取所述待分析检测机构的检测能力信息和第二位置信息；
第一生成模块，用于基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息；
第二生成模块，用于基于所述适配评价信息，生成推荐信息；
输出模块，用于输出所述推荐信息，或，输出所述适配评价信息和所述推荐信息；
其中，所述第一确定模块基于所述检测需求信息，确定多个待分析检测机构，执行如下操作：
基于预设的第一关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第一关键词；
基于所述第一关键词，构建用于机构提取的第一参数集；
计算所述第一参数集与预设的检测机构提取库中各个检测机构对应关联的各个机构参数集的相似度；
提取相似度大于预设的阈值的机构参数集对应关联的检测机构作为待分析检测机构；
其中，所述第一生成模块基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，执行如下操作：
确定第一位置信息是否为第一类地址信息；
当为第一类地址信息时，基于预设的第二关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第二关键词；
基于所述第二关键词，构建用于评价规则调取的第二参数集；
基于所述第二参数集和第一评价规则库，确定第一评价规则；
确定第一位置信息与第二位置信息之间的路程信息；
基于所述第一评价规则和所述路程信息，确定对应第一位置信息和所述第二位置信息的第一适配评价数据；
其中，第一类地址信息为具体到点的地址；第一评价规则库为事先构建，在第一评价库中第一评价规则与第二参数集一一对应关联；
其中，所述第一生成模块基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，还执行如下操作：
当第一位置信息不为第一类地址信息时，解析所述检测需求信息，确定是否存在时效类需求；
当不存在时，将所述第二位置信息变换为所述第一位置信息对应的类型的地址信息；
基于预设的第二关键词提取模板对所述检测需求信息进行关键词提取，获取多个第二关键词；
基于所述第二关键词，构建用于评价规则调取的第二参数集；
基于所述第二参数集和第二评价规则库，确定第二评价规则；
确定第一位置信息与第二位置信息之间的距离；
基于所述距离和所述第二评价规则，确定对应第一位置信息和所述第二位置信息的第一适配评价数据；
其中，第二评价规则库为事先构建，在第二评价库中第二评价规则与第二参数集一一对应关联；
其中，所述第一生成模块基于所述检测需求信息和所述检测能力信息、第一位置信息和第二位置信息，生成适配评价信息，执行如下操作：
解析所述检测需求信息，确定多个第一类评价项；
确定各个第一类评价项对应的第三评价规则；
解析所述检测能力信息，确定对应各个第一类评价项的第一评价数据；
基于所述第一评价数据和所述第三评价规则，确定各个所述第一类评价项对应的第二适配评价数据；
再次解析所述检测能力信息，确定多个第二类评价项及对应的第二评价数据；
确定各个第二类评价项对应的第四评价规则；
基于所述第二评价数据和所述第四评价规则，确定各个所述第二类评价项对应的第三适配评价数据；
其中，第三评价规则中各个第一类评价项的第一评价数据与第二适配评价数据一一对应关联；第四评价规则中各个第二类评价项的第二评价数据与第三适配评价数据一一对应关联。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105095477A (zh) * | 2015-08-12 | 2015-11-25 | 华南理工大学 | 一种基于多指标评分的推荐算法 |
| KR20170044408A (ko) * | 2015-10-15 | 2017-04-25 | 삼성에스디에스 주식회사 | 프로젝트의 추천 시스템 및 방법 |
| CN107526800A (zh) * | 2017-08-20 | 2017-12-29 | 平安科技（深圳）有限公司 | 信息推荐的装置、方法及计算机可读存储介质 |
| CN114385931A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-04-22 | 中国电信股份有限公司 | 一种获得推荐表单的方法、装置及电子设备 |
| CN115147248A (zh) * | 2022-07-01 | 2022-10-04 | 北京博数嘉科技有限公司 | 一种基于大数据的旅游信息咨询系统和方法 |
| CN115543973A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-12-30 | 北京三维天地科技股份有限公司 | 一种基于知识谱图与机器学习的数据质量规则推荐方法 |
-
2023
- 2023-03-06 CN CN202310205525.8A patent/CN116362761B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105095477A (zh) * | 2015-08-12 | 2015-11-25 | 华南理工大学 | 一种基于多指标评分的推荐算法 |
| KR20170044408A (ko) * | 2015-10-15 | 2017-04-25 | 삼성에스디에스 주식회사 | 프로젝트의 추천 시스템 및 방법 |
| CN107526800A (zh) * | 2017-08-20 | 2017-12-29 | 平安科技（深圳）有限公司 | 信息推荐的装置、方法及计算机可读存储介质 |
| CN114385931A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-04-22 | 中国电信股份有限公司 | 一种获得推荐表单的方法、装置及电子设备 |
| CN115147248A (zh) * | 2022-07-01 | 2022-10-04 | 北京博数嘉科技有限公司 | 一种基于大数据的旅游信息咨询系统和方法 |
| CN115543973A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-12-30 | 北京三维天地科技股份有限公司 | 一种基于知识谱图与机器学习的数据质量规则推荐方法 |
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