[发明专利]基于招标信息的中标信息匹配方法、系统、设备及介质

权利要求书

1.一种基于招标信息的中标信息匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：

确定招标文本数据，从所述招标文本数据中获取目标特征信息；

基于所述招标文本数据的目标特征信息与历史中标文件数据库中各个公司的历史中标文件中的目标特征信息，筛选出N个目标公司；

调用第一预设数据模型，计算出所述招标文本数据中的标的物以及每个目标公司的历史中标标的物之间的相似度，作为对应目标公司的特征值Ⅰ；

调用第二预设数据模型，计算出所述招标文本数据中的标的物与每个目标公司的历史中标标的物所属行业之间的匹配度，作为对应目标公司的特征值Ⅱ；

调用第三预设数据模型，计算出所述招标文本数据中的招标金额与每个目标公司的历史中标项目金额之间的匹配度，作为对应目标公司的特征值Ⅲ；

调用第四预设数据模型，计算出所述招标文本数据中的招标项目所在城市位置以及每个目标公司的历史中标项目所在城市位置之间的匹配度，作为对应目标公司的特征值Ⅳ；

调用第五预设数据模型，根据每个目标公司的注册年限数值和历史中标金额中值，计算出每个目标公司的特征值Ⅴ；

调用第六预设数据模型，根据每个目标公司的中标项目所属行业历史中标总金额和公司历史中标总金额，计算出每个目标公司的特征值Ⅵ；

调用第七预设数据模型，根据每个目标公司的区域历史中标累计次数和区域历史中标总金额，计算出每个目标公司的特征值Ⅶ；

调用第八预设数据模型，根据每个目标公司的全国历史中标累计次数和全国历史中标总金额，计算出每个目标公司的特征值Ⅷ；

根据N个目标公司的特征值Ⅰ、特征值Ⅱ、特征值Ⅲ、特征值Ⅳ、特征值Ⅴ、特征值Ⅵ、特征值Ⅶ和特征值Ⅷ，构建N个待测数据矩阵：

将N个待测数据矩阵输入预置的深度学习推荐模型，获得N个目标公司的推荐评分；所述深度学习推荐模型包括依次设置的K级残差网络单元和评分层，每级残差网络单元均包括依次设置的连接层Ⅰ、激活层Ⅰ、连接层Ⅱ、激活层Ⅱ、修正层和激活层Ⅲ，所述评分层包括依次设置的连接层Ⅲ和激活层Ⅳ；

将N个待测数据矩阵输入预置的深度学习推荐模型获得N个目标公司的推荐评分时，执行：

将所述待测数据矩阵输入第一级残差网络单元的连接层Ⅰ进行升维处理，将升维后的待测数据矩阵输入第一级残差网络单元的激活层Ⅰ进行稀疏化处理，得到特征矩阵Ⅰ；

将所述特征矩阵Ⅰ输入第一级残差网络单元的连接层Ⅱ进行降维处理，将降维处理的特征矩阵Ⅰ输入第一级残差网络单元的激活层Ⅱ进行稀疏化处理，得到特征矩阵Ⅱ；

将所述特征矩阵Ⅱ和所述待测数据矩阵输入所述修正层，获得特征矩阵Ⅲ；将所述特征矩阵Ⅲ输入所述激活层Ⅲ，获得第一目标特征矩阵；

将所述第一目标特征矩阵输入第二级残差网络单元，获得第二目标特征矩阵，将所述第二目标特征矩阵输入下一级残差网络单元进行特征提取，直至获得第K目标特征矩阵；

将所述第K目标特征矩阵输入所述深度学习推荐模型的评分层，获得对应目标公司的推荐评分；

对N个目标公司的推荐评分进行排序，将前M个目标公司信息作为匹配结果进行输出，其中，M≤N。

2.根据权利要求1所述的基于招标信息的中标信息匹配方法，其特征在于：所述连接层Ⅰ的输入通道数为8，所述连接层Ⅰ的输出通道数为16，所述连接层Ⅱ的输入通道数为16，所述连接层Ⅱ的输出通道数为8；所述连接层Ⅲ的输入通道数为8，所述连接层Ⅲ的输出通道数为2；

所述激活层Ⅰ、所述激活层Ⅱ和激活层Ⅲ采用Relu激活函数，所述激活层Ⅳ采用Sigmoid激活函数。

3.根据权利要求1所述的基于招标信息的中标信息匹配方法，其特征在于，所述第一预设数据模型的计算公式为：

E_Ⅰ=（S_MAX1+ S_MAX2+…+ S_MAXw）÷w

其中，E_Ⅰ表示特征值Ⅰ，S_MAXi表示招标标的物集合中第i个招标标的物对应的相似度最大值，w表示招标标的物集合中的元素个数。