[发明专利]一种律师推荐方法及系统在审
申请号: | 201710759833.X | 申请日: | 2017-08-29 |
公开(公告)号: | CN107563912A | 公开(公告)日: | 2018-01-09 |
发明(设计)人: | 赵淦森;林成创;邓丹云;赵淑娴;纪求华;徐岗;蔡斯凯;李振宇;李胜龙;贺梓薇 | 申请(专利权)人: | 广东蔚海数问大数据科技有限公司 |
主分类号: | G06Q50/18 | 分类号: | G06Q50/18;G06F17/30 |
代理公司: | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙)11371 | 代理人: | 吕静 |
地址: | 510000 广东省广州市天河区天河北路*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 律师 推荐 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,具体而言,涉及一种律师推荐方法及系统。
背景技术
现有技术方案中,律师推荐重点在于律师信息的管理,如律师注册、律师和用户关联;其次主要是通过人工方式,从候选律师库中进行关键词查找匹配。目前现有技术方案都是只挖掘律师的历史案例信息,从而,现有技术中存在获得推荐律师的精度低且效率低的技术问题。
发明内容
本发明提供一种律师推荐方法及系统,旨在改善上述技术问题。
本发明提供的一种律师推荐方法,应用于一电子设备中,包括:获取与一用户对应的目标案由信息;基于所述目标案由信息从所述电子设备的存储单元中存储的裁判文书数据库中获取满足预设相似度的目标裁判文书;从所述目标裁判文书中的律师中获得用于推荐给所述用户的至少一个推荐律师。
优选地,在所述基于所述目标案由信息从所述电子设备的存储单元中存储的裁判文书数据库中获取满足预设相似度的目标裁判文书之前,所述方法还包括:获取公开裁判文书;获取所述裁判文书所携带的案由信息、案情类型信息、律师事务所、辩护律师和判决结论信息;基于所述裁判文书所携带的案由信息、案情类型信息、律师事务所、辩护律师和判决结论信息,获得所述裁判文书数据库。
优选地,所述基于所述目标案由信息从所述电子设备的存储单元中存储的裁判文书数据库中获取满足预设相似度的目标裁判文书,包括:
基于邻近算法获取所述裁判文书数据库中每个裁判文书中的案件与所述目标案由信息的相似度,所述相似度需满足:其中,Ci表示第i个分类,Wi表示权重向量,同时将权重向量Wi中的每个元素Wi,j都初始化为1;根据所述相似度获取分类得分,所述分类得分需满足:获取所述分类得分的数值最大值所对应的裁判文书,将所述裁判文书作为所述目标裁判文书。
优选地,所述从所述目标裁判文书中的律师中获得用于推荐给所述用户的至少一个推荐律师,包括:获得所述目标裁判文书中的每个律师的推荐得分;基于所述推荐得分的高低生成包含用于推荐给所述用户的至少一个推荐律师的推荐列表。
优选地,获得所述目标裁判文书中的每个律师的推荐得分,包括:获取所述目标裁判文书中的每个律师的胜算率以及每个律师所在律所的胜算率;获取所述律师的胜算率与第一预设权重值的第一乘积;获取所述律师所在律所的胜算率与第二预设权重值的第二乘积,其中,所述第一预设权重值与所述第二预设权重值的总和等于1;获取所述第一乘积和所述第二乘积的总和,将所述总和作为每个律师推荐得分。
优选地,所述获取所述目标裁判文书中的每个律师的胜算率以及每个律师所在律所的胜算率,包括:获取每个律师及每个律师所在律所参与的案件审判数量、赢的官司数量和输的官司数量;根据所述赢的官司数量和所述输的官司数量获取每个律师的胜算率以及所每个律师所在律所的胜算率。
本发明提供的一种律师推荐系统,应用于一电子设备中,包括:目标数据获取单元,用于获取与一用户对应的目标案由信息;数据处理单元,用于基于所述目标案由信息从所述电子设备的存储单元中存储的裁判文书数据库中获取满足预设相似度的目标裁判文书;推荐单元,用于从所述目标裁判文书中的律师中获得用于推荐给所述用户的至少一个推荐律师。
优选地,在所述数据处理单元之前,所述系统还包括:数据获取单元,用于获取公开裁判文书;数据提取单元,用于获取所述裁判文书所携带的案由信息、案情类型信息、律师事务所、辩护律师和判决结论信息;数据库获取单元,用于基于所述裁判文书所携带的案由信息、案情类型信息、律师事务所、辩护律师和判决结论信息,获得所述裁判文书数据库。
优选地,所述数据处理单元具体用于:基于邻近算法获取所述裁判文书数据库中每个裁判文书中的案件与所述目标案由信息的相似度,所述相似度需满足:其中,Ci表示第i个分类,Wi表示权重向量,同时将权重向量Wi中的每个元素Wi,j都初始化为1;根据所述相似度获取分类得分,所述分类得分需满足:获取所述分类得分的数值最大值所对应的裁判文书,将所述裁判文书作为所述目标裁判文书。
优选地,所述推荐单元具体用于:获得所述目标裁判文书中的每个律师的推荐得分;基于所述推荐得分的高低生成包含用于推荐给所述用户的至少一个推荐律师的推荐列表。
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