一种基于大数据的科技服务智能匹配、推荐的方法

技术领域

本发明涉及科技服务方法领域，具体涉及一种基于大数据的科技服务智能匹配、推荐的方法。

背景技术

科技服务业是在当今产业不断细化分工和产业不断融合生长的趋势下形成的新产业分类。近年来，科技服务业发展迅速，人们生活水平也在不断提高，人们对科技服务的需求也越来越大。但因为科技服务是新兴服务，且科技服务交易中有如下特点：(1)科技服务的持有方，即供应方稀疏。(2)服务资源、用户评论、评分稀疏。另一方面，不同于用户在商品方面的需求，用户在科技服务方面的需求也有着其特点。因此，通过需求挖掘技术，找出科技服务中的联系，并响应用户的科技服务偏好需求就很有必要。

发明内容

本发明提供了一种基于大数据的科技服务智能匹配、推荐的方法，其特点是使用操作简单，推荐准确性高，安全可靠。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的科技服务智能匹配、推荐的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1:企业通过服务平台进行实名认证和资质上传，企业信息模块通过收集国家企业信息公司系统中企业的基础信息和行政许可信息对企业的经营内容进行关键词的整理和分类，并对实名认证和资质上传的内容进行审核。

S2:数据采集模块对上述获取的信息进行统一分类和整理，根据企业经营内容和关键词，将企业进行类别划分，形成若干个领域模块的企业名录。

S3:企业通过搜索引擎模块用于对企业所需求感兴趣的科技服务进行检索。

S4:当企业输入关键信息进行检索后，数据采集模块自动采集搜索引擎模块中录入的关键信息并进行存储。

S5:检索后的相关信息通过公示模块进行展示，企业根据公示模块显示的内容进行筛选查看，同时查看的内容数据存贮至数据采集模块中。

S6:数据采集模块通过整理步骤S5中检索相关信息中关键词频率的出现和步骤S1中企业经营内容的关键词进行统计计算，通过推荐匹配模块单独在搜索引擎模块的一侧进行显示，便于企业根据自身需求和推荐进行双重筛查。

作为优化，所述服务平台设有登录服务中心。所述登录服务中心在同一界面上分别设有企业端口、高校端口和个人端口。

所述企业端口包括注册方式为合资、独资、国有、私营、全民所有制、集体所有制、股份制、有限责任的企业。

所述高校端口包括大学、专门学院、高等职业技术学院、高等专科学校。

所述个人端口包括单独的自然人或者科技团体。

作为优化，所述推荐匹配模块中包括推荐结果反馈模块，通过对推荐结果反馈模块给予满意和不满意反馈信息，推荐匹配模块通过数据采集模块对数据重新进行快速计算，并将结果及时反馈修正。

作为优化，所述步骤S6中推荐匹配模块的推荐方法为：

A1:企业信息模块通过收集国家企业信息公司系统中企业的行政处罚信息、列入经营异常名录信息和列入严重违法失信企业名单（黑名单）信息，对企业的基本信息进行排查。上述均为出现状况的优先推荐。出现列入严重违法失信企业名单（黑名单）信息的系统直接进行屏蔽处理。

A2:企业信息模块通过收集企业的资质情况、信用情况、注册情况、固定资产、知识产权风险、财务流水状态、社会信誉和业绩证明，对企业进行加权评分处理。

A3:结合步骤A1和步骤A2中的数据和与检索信息相配比程度进行综合评定推荐。

作为优化，所述步骤S6中推荐匹配模块的推荐方法包括企业推荐和检索信息推荐。所述企业推荐以步骤A3中的综合评定进行降分推荐。所述检索信息推荐根据步骤S6中的检索信息相配比程度推荐。

作为优化，所述推荐匹配模块中还包括关系树图模块。所述关系树图展示目标企业当下状态所发生业务往来的全部企业。当企业通过服务平台成功完成科技服务后，关系树图会记载并显示出相互发生业务往来的公司名称，通过关系树图覆盖的范围对企业的综合情况进行判定推荐。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：通过大数据检索分析和相关信息的综合评价实现对信息的快速分类和检索，同时采用推荐匹配模块的不断修正将更新后的信息及时反馈给用户。

具体实施方式

所述服务平台设有登录服务中心。所述登录服务中心在同一界面上分别设有企业端口、高校端口和个人端口。

所述企业端口包括注册方式为合资、独资、国有、私营、全民所有制、集体所有制、股份制、有限责任的企业。

所述高校端口包括大学、专门学院、高等职业技术学院、高等专科学校。

所述个人端口包括单独的自然人或者科技团体。

用户根据自身类别进行选择，然后进行注册登录。其中，一种基于大数据的科技服务智能匹配、推荐的方法，具体包括如下步骤：

S1:通过服务平台进行实名认证和资质上传后，企业信息模块通过收集国家企业信息公司系统中企业的基础信息和行政许可信息对企业的经营内容进行关键词的整理和分类，并对实名认证和资质上传的内容进行审核。

S2:数据采集模块对上述获取的信息进行统一分类和整理，根据企业经营内容和关键词，将企业进行类别划分，形成若干个领域模块的企业名录。

S3:企业通过搜索引擎模块用于对企业所需求感兴趣的科技服务进行检索。

S4:当企业输入关键信息进行检索后，数据采集模块自动采集搜索引擎模块中录入的关键信息并进行存储。

S5:检索后的相关信息通过公示模块进行展示，企业根据公示模块显示的内容进行筛选查看，同时查看的内容数据存贮至数据采集模块中。

S6:数据采集模块通过整理步骤S5中检索相关信息中关键词频率的出现和步骤S1中企业经营内容的关键词进行统计计算，通过推荐匹配模块单独在搜索引擎模块的一侧进行显示，便于企业根据自身需求和推荐进行双重筛查。

所述步骤S6中推荐匹配模块的推荐方法为：

A1:企业信息模块通过收集国家企业信息公司系统中企业的行政处罚信息、列入经营异常名录信息和列入严重违法失信企业名单（黑名单）信息，对企业的基本信息进行排查。上述均为出现状况的优先推荐。出现列入严重违法失信企业名单（黑名单）信息的系统直接进行屏蔽处理。

A2:企业信息模块通过收集企业的资质情况、信用情况、注册情况、固定资产、知识产权风险、财务流水状态、社会信誉和业绩证明，对企业进行加权评分处理。

A3:结合步骤A1和步骤A2中的数据和与检索信息相配比程度进行综合评定推荐。

进一步的，所述步骤S6中推荐匹配模块的推荐方法包括企业推荐和检索信息推荐。所述企业推荐以步骤A3中的综合评定进行降分推荐。所述检索信息推荐根据步骤S6中的检索信息相配比程度推荐。

进一步的，所述推荐匹配模块中包括推荐结果反馈模块，通过对推荐结果反馈模块给予满意和不满意反馈信息，推荐匹配模块通过数据采集模块对数据重新进行快速计算，并将结果及时反馈修正。

进一步的，所述推荐匹配模块中还包括关系树图模块。所述关系树图展示目标企业当下状态所发生业务往来的全部企业。当企业通过服务平台成功完成科技服务后，关系树图会记载并显示出相互发生业务往来的公司名称，通过关系树图覆盖的范围对企业的综合情况进行判定推荐。