[发明专利]海量信息数据的推荐方法及推荐装置

说明书

本发明属于信息处理技术领域，提供了一种海量信息数据的推荐方法及推荐装置。该推荐方法包括：从企业内容管理系统ECM中获取元数据信息；根据所述元数据信息的元数据集样本空间，生成元数据聚类模板；根据用户的相关信息，获取所述用户的静态属性空间；根据所述用户的静态属性空间和所述元数据聚类模板，获取相应的静态海量数据模板；监控所述用户的行为日志，并根据所述用户的行为日志，获取所述用户在预设时间内的关注词；根据海量数据非结构化文档的文本分析，形成文本索引；根据所述文本索引、所述用户在预设时间内的关注词以及所述静态海量数据模板，查找所要推荐的内容。通过本发明有效解决了用户无法及时有效的获得所需信息的问题。

技术领域

本发明属于信息处理技术领域，尤其涉及一种海量信息数据的推荐方法及推荐装置。

背景技术

核电工程企业内容信息数据复杂，文档资料数量庞大，达到百万级别，尤其是项目工程文件、技术文档、商务合同、往来函件及各技术路线(如AP1000、EPR三代核电技术)转让资料。由于技术资料大部分是以半结构化存储在企业内容管理平台(Enterprise ContentManagement，ECM)中，信息量庞大，技术人员无法及时获得相关知识更新。

故，有必要提出一种新的技术方案，以解决上述技术问题。

发明内容

鉴于此，本发明实施例提供一种海量信息数据的推荐方法及推荐装置，旨在解决用户无法及时有效的获得所需信息的问题。

本发明实施例的第一方面，提供一种海量信息数据的推荐方法，所述推荐方法包括：

从企业内容管理系统ECM中获取元数据信息；

根据所述元数据信息的元数据集样本空间，生成元数据聚类模板；

根据用户的相关信息，获取所述用户的静态属性空间；

根据所述用户的静态属性空间和所述元数据聚类模板，获取相应的静态海量数据模板；

监控所述用户的行为日志，并根据所述用户的行为日志，获取所述用户在预设时间内的关注词；

根据海量数据非结构化文档的文本分析，形成文本索引；

根据所述文本索引、所述用户在预设时间内的关注词以及所述静态海量数据模板，查找所要推荐的内容。

本发明实施例的第一方面，提供一种海量信息数据的推荐装置，所述推荐装置包括：

元数据信息获取模块，用于从企业内容管理系统ECM中获取元数据信息；

元数据聚集模板生成模块，用于根据所述元数据信息的元数据集样本空间，生成元数据聚类模板；

静态属性空间获取模块，用于根据用户的相关信息，获取所述用户的静态属性空间；

静态海量数据模板获取模块，用于根据所述用户的静态属性空间和所述元数据聚类模板，获取相应的静态海量数据模板；

关注词获取模块，用于监控所述用户的行为日志，并根据所述用户的行为日志，获取所述用户在预设时间内的关注词；

文本索引形成模块，用于根据海量数据非结构化文档的文本分析，形成文本索引；

推荐内容查找模块，用于根据所述文本索引、所述用户在预设时间内的关注词以及所述静态海量数据模板，查找所要推荐的内容。