[发明专利]智能撮合系统

权利要求书

1.一种智能撮合系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于采集网络和本系统平台上所发布的用户注册录入数据和用户行为日志；

数据预处理模块，用于对所述数据采集模块采集到的数据进行预处理；

用户建模模块，用于构建各个用户对应的用户模型，针对每个用户模型，其都包括对应的用户注册录入数据和用户行为日志；

推荐对象建模模块，用于针对用户注册录入数据中的每条公告信息，利用自然语言处理技术，提取出该条公告信息中的关键词，针对每个用户，根据其用户行为日志中用户关注过的所有公告信息，获得用户感兴趣的所有关键词，根据其用户行为日志中用户对其关注过的各个公告信息的关注行为，获得用户感兴趣的各个关键词的兴趣度；

推荐算法模块，用于针对每条公告信息，根据从该条公告信息中提取出的关键词以及各个用户对提取出的关键词的兴趣度，计算出各个用户对该条公告信息的兴趣度，并将该条公告信息推荐给兴趣度最高的N个用户，N为大于0的整数；建立行业知识图谱，利用所述行业知识图谱的推理关系找到用户感兴趣的关键词的上下游关系，并将该用户可能感兴趣的公告信息推荐给该用户。

2.根据权利要求1所述的智能撮合系统，其特征在于，所述数据采集模块，利用分布式爬虫技术采集网络上所发布的用户注册录入数据和用户行为日志。

3.根据权利要求1所述的智能撮合系统，其特征在于，所述数据预处理模块，用于按照以下步骤对所述数据采集模块采集到的数据进行预处理：

滤除所述数据中的脏数据；

对所述数据进行分类，去除重复和相似的数据；

将数据封装成标准的数据格式，以便根据需求进行数据提取分析。

4.根据权利要求1所述的智能撮合系统，其特征在于，所述数据采集模块，还用于将采集到的数据存储到分布式文件系统中；所述数据预处理模块，还用于将预处理后的数据存储到分布式文件系统中。

5.根据权利要求1所述的智能撮合系统，其特征在于，所述用户建模模块，还用于针对每个用户，根据对应用户行为日志，分析其所属不同群体的各项行为指标，洞察该群体的核心特点，勾勒出该用户的行为画像，根据不同特点制定推荐运营方案；根据对应用户行为日志中的用户活跃度趋势图、访问轨迹、用户属性、事件详情，还原该用户对各条公告信息的每一次点击、浏览、报名报价行为；

所述数据采集模块，还用于采集网络和本系统平台上所发布的对各个用户的质量评价数据；所述用户建模模块，还用于针对每个用户，根据该用户的质量评价数据以及用户行为路径，判别出异常数据，找出虚假作弊流量，评估该用户渠道质量，剔除爬虫数据，定位该用户的产品体验怒点。

6.根据权利要求1所述的智能撮合系统，其特征在于，所述推荐对象建模模块，还用于在针对用户注册录入数据中的每条公告信息，采用自然语言处理技术，提取出该条公告信息中的关键词之前，建立和完善关键词词库：

建立关键词词库；

判断所述关键词词库中是否存在关键词，若是，则表示存在历史用户注册录入数据，利用TFIDF算法统计出历史用户注册录入数据中高频出现的疑似关键词，并将该疑似关键词添加至疑似关键词集合，否则，执行下一步骤；

针对新增的每个用户注册录入数据，对所述用户注册录入数据进行数据清洗，利用命名实体识别技术去除公司名称、地区和人名，通过正则表达式去除口语词、量词和不规范的型号参数；

将清洗后的用户注册录入数据与所述关键词词库中的关键词进行匹配，若不匹配，则利用分词器对清洗后的用户注册录入数据进行分词处理，得到有意义词汇集合；

基于所述疑似关键词集合，过滤掉所述有意义词汇集合中高频出现的无意义词汇；

将过滤后的有意义词汇集合中的动词和名词进行组合，形成关键词，并将形成的关键词添加至所述关键词词库，从而不断完善所述关键词词库；

所述推荐对象建模模块，用于针对每条公告信息，利用所述关键词词库对该条公告信息进行分词处理，从而提取出该条公告信息中的关键词。