[發(fā)明專利]基于標(biāo)簽位置權(quán)重與自學(xué)習(xí)的招投標(biāo)好友推薦系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610065055.X
• 申請日: 2016-01-29
• 公開（公告）號: CN105740415B
• 公開（公告）日: 2019-07-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張墨琴
• 申請（專利權(quán)）人: 張墨琴
• 主分類號: G06F16/953
• 分類號: G06F16/953;G06F16/955;G06F16/2458;G06Q30/06
• 代理公司: 廣東廣信君達(dá)律師事務(wù)所 44329
• 代理人: 李斌;楊曉松

本發(fā)明公開了一種基于標(biāo)簽位置權(quán)重與自學(xué)習(xí)的招投標(biāo)好友推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)源模塊、標(biāo)簽預(yù)處理模塊、熱門標(biāo)簽庫模塊、標(biāo)簽檢測與存儲模塊、自學(xué)習(xí)模塊以及結(jié)果篩選模塊；本發(fā)明以標(biāo)簽位置權(quán)重及自學(xué)習(xí)模型為設(shè)計思路開發(fā)設(shè)計了此推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)建立一套考慮標(biāo)簽位置權(quán)重的標(biāo)簽系統(tǒng)，同時使用擴(kuò)展的FP?Growth算法挖掘采購行為流程中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，最終組合并篩選基于標(biāo)簽的推薦結(jié)果與基于挖掘的推薦結(jié)果，形成推薦結(jié)果列表。系統(tǒng)運(yùn)行的數(shù)據(jù)表明，相比傳統(tǒng)的基于標(biāo)簽的企業(yè)級招投標(biāo)推薦系統(tǒng)，提升了標(biāo)簽系統(tǒng)的作用并挖掘了標(biāo)簽系統(tǒng)相對不擅長的系統(tǒng)潛在關(guān)聯(lián)規(guī)則，提供了有效的推薦性能。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及招投標(biāo)好友推薦的研究領(lǐng)域，特別涉及一種基于標(biāo)簽位置權(quán)重與自學(xué)習(xí)的招投標(biāo)好友推薦系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在網(wǎng)上招投標(biāo)系統(tǒng)中，采購方負(fù)責(zé)發(fā)起采購需求，系統(tǒng)根據(jù)采購需求推薦合適的供應(yīng)商列表，采購商與供應(yīng)商可以互相添加好友或關(guān)注對方。舊有的基于標(biāo)簽的招投標(biāo)好友推薦系統(tǒng)或多或少存在以下不足：(1)多義詞、同義詞等噪聲問題待處理，標(biāo)簽系統(tǒng)不受約束的語法可能造成上述問題。(2)采購行為流程考慮欠缺，如某公司采購了手機(jī)，則推薦系統(tǒng)可以向該公司推薦銷售手機(jī)殼、手機(jī)膜等產(chǎn)品的供應(yīng)商。(3)推薦有效性依賴于用戶、標(biāo)簽、資源之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的稠密性要求，由于招投標(biāo)系統(tǒng)中的用戶只能對自己發(fā)布的信息添加標(biāo)簽，使得實(shí)際中并不一定能很好地達(dá)到該稠密性要求，限制了標(biāo)簽推薦系統(tǒng)的推薦性能。(4)對用戶填寫標(biāo)簽的個人規(guī)律關(guān)注不夠,用戶填寫標(biāo)簽的相關(guān)統(tǒng)計學(xué)規(guī)律待認(rèn)識與應(yīng)用，如可以考慮對不同標(biāo)簽位置賦予不同權(quán)重，以此為基礎(chǔ)計算標(biāo)簽相似程度。所以傳統(tǒng)的基于標(biāo)簽的招投標(biāo)好友推薦系統(tǒng)中，個性化標(biāo)簽的隨意性、標(biāo)簽位置權(quán)重的粗略處理及系統(tǒng)推薦標(biāo)簽的質(zhì)量局限等問題限制了系統(tǒng)的推薦效率，且現(xiàn)有的網(wǎng)上招投標(biāo)系統(tǒng)較少考慮到采購行為流程中的產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)與不足，提供一種基于標(biāo)簽位置權(quán)重與自學(xué)習(xí)的招投標(biāo)好友推薦系統(tǒng)(以下簡稱BID-RS)。

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

本發(fā)明提供了一種基于標(biāo)簽位置權(quán)重與自學(xué)習(xí)的招投標(biāo)好友推薦系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)源模塊、標(biāo)簽預(yù)處理模塊、熱門標(biāo)簽庫模塊、標(biāo)簽檢測與存儲模塊、自學(xué)習(xí)模塊以及結(jié)果篩選模塊；

所述數(shù)據(jù)源模塊，用于收集收集招投標(biāo)平臺上的歷史招投標(biāo)數(shù)據(jù)；

所述標(biāo)簽預(yù)處理模塊，用于從招投標(biāo)公司發(fā)表的招投標(biāo)數(shù)據(jù)中提取部分關(guān)鍵字作為標(biāo)簽以減輕稀疏問題；

所述熱門標(biāo)簽庫模塊，用于提供系統(tǒng)熱門標(biāo)簽給用戶作為輸入；

所述標(biāo)簽檢測與存儲模塊，用于對用戶填入的標(biāo)簽質(zhì)量進(jìn)行檢測，并最終進(jìn)行持久化存儲；

所述自學(xué)習(xí)模塊，用于在歷史招投標(biāo)數(shù)據(jù)上進(jìn)行挖掘，同時若用戶在線，還會對其實(shí)時招投標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘；

所述結(jié)果篩選模塊，用于通過進(jìn)一步篩選得到具有雙重特點(diǎn)的推薦列表。

作為優(yōu)選的技術(shù)方案，所述數(shù)據(jù)源模塊中的招投標(biāo)數(shù)據(jù)包括采購行為、銷售行為、新聞及動態(tài)行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通過開源的輕量級對象映射框架Hibernate將上述的多種用戶行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)做持久性封裝，為后續(xù)其他模塊提供數(shù)據(jù)支撐。

作為優(yōu)選的技術(shù)方案，所述標(biāo)簽預(yù)處理模塊中，提取技術(shù)采用擴(kuò)展的TF-IDF模型，以招投標(biāo)公司主頁的新聞、動態(tài)為出發(fā)點(diǎn)，采用增加特殊段落詞語權(quán)重的方法對TF-IDF模型進(jìn)行擴(kuò)展，使其能夠考慮到位置信息權(quán)重。

作為優(yōu)選的技術(shù)方案，所述熱門標(biāo)簽庫模塊中熱門標(biāo)簽庫的生成從下述兩方面取得：

(1)系統(tǒng)后臺線程根據(jù)系統(tǒng)中實(shí)時的標(biāo)簽流行度生成熱門標(biāo)簽；

(2)通過管理員設(shè)置參數(shù)來進(jìn)行干預(yù)控制。