[发明专利]一种用于建材招投标平台的智能匹配方法有效
| 申请号: | 202010999478.5 | 申请日: | 2020-09-22 |
| 公开(公告)号: | CN112184401B | 公开(公告)日: | 2021-05-14 |
| 发明(设计)人: | 须峰;黄麒铭;李传中;施海鹰;李吉平 | 申请(专利权)人: | 筑客网络技术(上海)有限公司 |
| 主分类号: | G06Q30/08 | 分类号: | G06Q30/08;G06Q10/06 |
| 代理公司: | 上海泰能知识产权代理事务所(普通合伙) 31233 | 代理人: | 钱文斌 |
| 地址: | 200018 上海*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 用于 建材 投标 平台 智能 匹配 方法 | ||
1.一种用于建材招投标平台的智能匹配方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)提取招标平台上的用户行为记录,并将所述用户行为记录转换为采购商-供应商评分矩阵;
(2)对所述采购商-供应商评分矩阵进行正样本填充和/或负样本填充,其中,所述正样本填充具体为:判断所述采购商-供应商评分矩阵中的每一行的评分数量是否小于行向量评分数设定的阈值threshold,如果小于则进行填充,且填充的正样本数量为threshold-nu,其中,nu为采购商u的评分数量;在进行填充时,使用相似矩阵和k均值近邻法计算矩阵每个位置的测评分,若计算的测评分大于最小评分阈值则进入填充值候选列表,若所述填充值列表中的评分数量大于填充的正样本数量threshold-nu,则在列表中随机选择threshold-nu个评分作为最终要加入的评分,最后将预测的评分填入所述采购商-供应商评分矩阵的对应处;
(3)基于所述采购商-供应商评分矩阵,采用SVD算法训练各个采购商对所有供应商的兴趣度模型;
(4)根据采购商发布标书的采购物资和地域初步筛选出匹配的供应商;
(5)对筛选出的匹配的供应商利用确定的各个评分维度结合所述兴趣度模型进行打分,并对分数进行由高到低排序,选取分数最靠前的N个供应商进行推荐。
2.根据权利要求1所述的用于建材招投标平台的智能匹配方法,其特征在于,所述步骤(1)具体为:将用户行为记录中采购商和供应商之间的相关行为数据划分成若干等级,并按划分的等级形成一个采购商-供应商行为矩阵。
3.根据权利要求1所述的用于建材招投标平台的智能匹配方法,其特征在于,所述使用相似矩阵和k均值近邻法计算矩阵每个位置的测评分时的相关计算公式为其中,μi和μj为供应商i和供应商j的平均评分,为与供应商i相似度最高的k个供应商,sim(i,j)表示供应商i和供应商j的评分列向量的余弦相似度,ruj为采购商u对供应商j的评分。
4.根据权利要求1所述的用于建材招投标平台的智能匹配方法,其特征在于,所述负样本填充具体为:使用相似度公式计算所述采购商-供应商评分矩阵中每个位置的测评分,若计算的测评分小于最大评分阈值则进入填充值候选列表,若所述填充值列表中的评分数量大于负样本填充数量阈值,则随机选取所述填充值候选列表中的测评分填入所述采购商-供应商评分矩阵的对应处。
5.根据权利要求4所述的用于建材招投标平台的智能匹配方法,其特征在于,所述使用相似度公式计算所述采购商-供应商评分矩阵中每个位置的测评分时的相关计算公式为其中,popularityi为供应商i的流行度,maxpopularity和minpopularity分别为所有供应商中的最大流行度和最小流行度。
6.根据权利要求1所述的用于建材招投标平台的智能匹配方法,其特征在于,所述步骤(3)具体为:将所述采购商-供应商评分矩阵分解成一个采购商因子矩阵P和一个供应商因子矩阵T(Q);根据R=OverallMean+biasU+biasI+P*T(Q)计算采购商对供应商的偏好,其中,OverallMean表示所有供应商的平均分,biasU表示采购商评分偏离OverallMean的程度,biasI表示供应商评分偏离OverallMean的程度;将预测结果和已知评分进行对比,并根据对比结果修正各个参数;最终得到采购商对供应商的兴趣度模型。
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