[发明专利]一种家具行业设计师资源智能检索匹配方法和系统

说明书

本发明涉及一种家具行业设计师资源智能检索匹配方法和系统。该方法包括：用户、设计师和设计机构通过家具设计服务平台发布设计需求信息或设计能力信息；家具设计服务平台对信息进行审核，确定信息格式、内容符合平台规则，以确保能够按照平台规则进行检索匹配；将设计需求信息、设计能力信息存储于云端服务器的数据库，存储方式以关键字、分类、属性为依据；在云端服务器中，对设计需求信息和设计能力信息进行基于模糊神经网络的自动检索匹配，并按照匹配度由高到低降序配列，把匹配结果智能反馈给用户。本发明能够提高家具设计资源检索效率，提升家具设计供需对接匹配精度，能够实现设计需求描述与设计资源的智能检索和优化匹配。

技术领域

本发明属于信息技术、家具设计技术领域，具体涉及一种家具行业设计师资源智能检索匹配方法和系统。

背景技术

模糊理论(Fuzzy Theory)在模糊集合理论基础上发展起来，包括模糊数学、模糊系统、不确定性和信息、模糊决策、模糊逻辑与人工智能等五个分支。模糊集合中，给定范围内元素对它的隶属关系不一定只有“是”或“否”两种情况，而是用介于0和1之间的实数来表示隶属程度，还存在中间过渡状态。

人工神经网络(Artificial Neural Networks，简写为ANNs)简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

模糊神经网络是神经网络的模糊化。即以模糊集、模糊逻辑为主,结合NN方法,利用NN的自组织性,达到柔性信息处理的目的。目前,FS理论和NN结合主要应用于商业及经济估算、自动检测和监视、机器人及自动控制、计算机视觉、专家系统、语音处理、优化问题、医疗应用等方面,尚未应用于家具设计交易服务领域。

当前家具设计服务交易过程中，应用传统的检索方法，用户搜索到的设计师常与期望的设计需求不符。家具行业互联网平台汇聚海量设计师、设计资源与作品，在众多的设计品类中，用户难以快速检索、识别与设计需求最为匹配的设计资源。因而，设计交易供需对接的周期较长，设计作品质量难于保障，影响了用户对平台的信任度。

发明内容

针对当前家具设计服务交易过程中，难以根据家具设计项目的任务描述，快速、准确地检索到适合的设计资源，设计师与设计需求匹配度较低、检索服务周期较长的问题，本发明提出一种基于模糊神经网络技术的家具设计师资源自动检索匹配方法，提高家具设计资源检索效率，提升家具设计供需对接匹配精度。

本发明基于模糊理论、人工神经网络模型，采用模糊神经网络技术、多标签数据模糊集合、人工网络分布式算法模型，很好地解决了家具设计资源解决检索周期长、精度不足问题。平台通过将家具设计流程规范化、设计作品、设计需求结构化、标签化，采用模糊集、模糊逻辑、NN方法的自组织性，达到家具设计信息的柔性处理，实现设计需求描述与设计资源的智能检索和优化匹配。

本发明采用的技术方案如下：

一种家具行业设计师资源智能检索匹配方法，包括以下步骤：

用户、设计师和设计机构通过家具设计服务平台发布设计需求信息或设计能力信息；

家具设计服务平台对信息进行审核，确定信息格式、内容符合平台规则，以确保能够按照平台规则进行检索匹配；

将设计需求信息、设计能力信息存储于云端服务器的数据库中，存储方式以关键字、分类、属性为依据；

在云端服务器中，对设计需求信息和设计能力信息进行基于模糊神经网络的自动检索匹配，并按照匹配度由高到低降序配列，把匹配结果反馈给用户。