[发明专利]基于关联信息的服务推荐方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于关联信息的服务推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户的服务需求数据，从所述服务需求数据中提取出服务对象和需求语义；

计算所述需求语义分别与多种预设服务中每一种预设服务的服务标签之间的匹配值，选取所述匹配值最大的服务标签对应的预设服务为目标服务；

获取所述服务对象的服务记录，统计所述服务对象的服务记录中每一种预设服务的次数为第一次数，根据所述第一次数计算每一种所述预设服务的第一服务权重；

从预设的用户表中查询得到与所述服务对象具有关联关系的关联用户；

获取所述关联用户的服务记录，统计所述关联用户的服务记录中每一种预设服务的次数为第二次数，并根据所述第二次数计算每一种所述预设服务的第二服务权重；

根据所述第一服务权重和所述第二服务权重计算每一种所述预设服务的重要度，并向所述用户推荐所述目标服务以及所述重要度大于预设阈值的服务。

2.如权利要求1所述的基于关联信息的服务推荐方法，其特征在于，所述从所述服务需求数据中提取出需求语义，包括：

对所述标准需求进行分词处理，得到需求分词；

统计所述需求分词中每一个分词的分词频率，选取所述分词频率大于预设频率阈值的需求分词为关键词，并将所述关键词中每一个需求分词转换为词向量；

将所述词向量拼接为向量矩阵，并确定所述向量矩阵为所述服务需求数据的需求语义。

3.如权利要求2所述的基于关联信息的服务推荐方法，其特征在于，所述将所述词向量拼接为向量矩阵，包括：

统计所述词向量中每一个词向量的向量长度，确定所述向量长度中的最大值为目标长度；

利用预设参数将所述词向量中的每一个向量的向量长度延长至所述目标长度；

将延长后的所述词向量中的每一个向量作为行向量进行拼接，得到向量矩阵。

4.如权利要求1所述的基于关联信息的服务推荐方法，其特征在于，所述计算所述需求语义分别与多种预设服务中每一种预设服务的服务标签之间的匹配值，包括：

其中，P为所述匹配值，a为所述需求语义，b_i为所述多个预设服务中第i个服务的服务标签。

5.如权利要求1所述的基于关联信息的服务推荐方法，其特征在于，所述统计所述服务对象的服务记录中每一种预设服务的次数为第一次数，包括：

获取每一种预设服务的服务名称的数据格式；

按照所述数据格式将预设字符编译为每一种预设服务的服务名称对应的规则表达式；

利用所述规则表达式提取所述服务记录每一种预设服务的服务名称，根据所述服务名称统计每一种预设服务的次数，并将所述次数作为每一种预设服务的第一次数。

6.如权利要求1所述的基于关联信息的服务推荐方法，其特征在于，所述从预设的用户表中查询得到与所述服务对象具有关联关系的关联用户，包括：

构建预设的用户表的索引；

利用所述需求语义在所述索引中进行检索，得到与所述需求语义对应的用户，将检索到的用户汇集为所述服务对象的关联用户。

7.如权利要求1至6中任一项所述的基于关联信息的服务推荐方法，其特征在于，所述向所述用户推荐所述目标服务以及所述重要度大于预设阈值的预设服务，包括：

按照所述重要度从大到小的顺序将所述重要度大于预设阈值的预设服务进行排序，得到服务列表；

将所述目标服务写入所述服务列表中的第一个位置，并按照所述服务列表的顺序向所述用户进行服务推荐。