[发明专利]主动实体解析模型推荐系统

说明书

提供了用于访问包括多个代表性数据记录的主数据的系统和方法，其中，每个代表性数据记录代表相似数据记录的一个集群，并且每个相似数据记录具有一个置信得分，该置信得分指示相似数据记录对应于该集群的置信度，并且使用机器学习模型将新数据记录与多个代表性数据记录中的每个代表性数据记录进行比较，以生成距离得分。该系统和方法还提供分析与选定的代表性数据记录集合中的每个代表性数据记录相对应的相似数据记录的集群，以针对新数据记录的请求数据字段生成候选值，以及使用距离得分和置信得分来为候选值中的每一个生成候选得分，以在提供推荐的候选值中使用。

技术领域

本发明构思涉及主动实体解析(Active Entity Resolution，AER)模型系统，具体地，涉及AER模型推荐系统。

背景技术

数据记录重复项或复制项存在于诸如采购系统和供应链系统的系统中的许多工作区中。例如，同一供应商的重复记录可能存在于同一系统中。当存在重复数据记录时，用户很难在这样的系统中搜索供应商，并且这会导致包含该数据的数据库中的数据混乱且不完整。此外，对于提供商品或服务的供应商，许多采购事件在项目和商品上是相似的，但是目前尚没有自动步骤来更容易地创建采购事件以为商品或服务找到供应商。

发明内容

根据本发明的示例实施例，提供了一种计算机实施的方法，包括：在计算系统接收新数据记录的请求数据字段；由计算系统访问包括多个代表性数据记录的主数据，每个代表性数据记录代表相似数据记录的一个集群，并且每个相似数据记录具有置信得分，置信得分指示相似数据记录对应于所述集群的置信度；使用机器学习模型将新数据记录与多个代表性数据记录中的每个代表性数据记录进行比较，以针对每个代表性数据记录生成距离得分，距离得分与新数据记录和每个代表性数据记录之间的距离相对应；选择具有在距离阈值内的生成的距离得分的代表性数据记录集合；分析与代表性数据记录集合中的每个代表性数据记录相对应的相似数据记录的集群，以针对新数据记录的请求数据字段生成候选值；使用候选值所对应的代表性数据记录的距离得分和候选值所对应的相似数据记录的置信得分，来为候选值中的每一个生成候选得分；以及基于候选值的候选得分，针对请求数据字段提供推荐。

根据本发明的示例实施例，提供了一种系统，该系统包括：存储指令的存储器；和一个或多个处理器，被指令配置以执行操作，操作包括：接收新数据记录的请求数据字段；访问包括多个代表性数据记录的主数据，每个代表性数据记录代表相似数据记录的一个集群，并且每个相似数据记录具有置信得分，置信得分指示相似数据记录对应于集群的置信度；使用机器学习模型将新数据记录与多个代表性数据记录中的每个代表性数据记录进行比较，以针对每个代表性数据记录生成距离得分，距离得分与新数据记录和每个代表性数据记录之间的距离相对应；选择具有在距离阈值内的生成的距离得分的代表性数据记录集合；分析与代表性数据记录集合中的每个代表性数据记录相对应的相似数据记录的集群，以针对新数据记录的请求数据字段生成候选值；使用候选值所对应的代表性数据记录的距离得分和候选值所对应的相似数据记录的置信得分，来为候选值中的每一个生成候选得分；以及基于所述候选值的候选得分，针对所述请求数据字段提供推荐。

根据本发明的示例实施例，提供了一种非瞬时性计算机可读介质，包括存储在其上的指令，指令可由至少一个处理器运行以使计算设备执行操作，操作包括：接收新数据记录的请求数据字段；访问包括多个代表性数据记录的主数据，每个代表性数据记录代表相似数据记录的一个集群，并且每个相似数据记录具有置信得分，置信得分指示相似数据记录对应于集群的置信度；使用机器学习模型将新数据记录与多个代表性数据记录中的每个代表性数据记录进行比较，以针对每个代表性数据记录生成距离得分，距离得分与新数据记录和每个代表性数据记录之间的距离相对应；选择具有在距离阈值内的生成的距离得分的代表性数据记录集合；分析与代表性数据记录集合中的每个代表性数据记录相对应的相似数据记录的集群，以针对新数据记录的请求数据字段生成候选值；使用候选值所对应的代表性数据记录的距离得分和候选值所对应的相似数据记录的置信得分，来为候选值中的每一个生成候选得分；以及基于所述候选值的候选得分，针对所述请求数据字段提供推荐。

附图说明