申请/专利权人：深圳市伙伴行网络科技有限公司

申请日：2023-03-10

公开（公告）日：2024-05-31

公开（公告）号：CN116188125B

主分类号：G06Q30/08

分类号：G06Q30/08;G06Q30/0201;G06Q30/0202;G06F40/205;G06F18/22

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.31#授权;2023.06.16#实质审查的生效;2023.05.30#公开

摘要：本发明公开了一种写字楼的招商管理方法、装置、电子设备及存储介质，本发明充分利用了机器智能化处理手段来实现写字楼中各个盘源的招商要求，与用户需求之间的识别以及匹配，如此，能够根据匹配度来为各个盘源提供多个适用客户，从而快速匹配出各个盘源的推荐招商引资用户，实现写字楼中各盘源的智能化招商管理，由此，不仅节约了大量的人力成本，还提高了推荐的准确性以及效率，适用于在各楼盘产业的招商引资领域的大规模应用与发展。

主权项：1.一种写字楼的招商管理方法，其特征在于，包括：获取写字楼中目标盘源的招商项目信息，以及写字楼的若干投标用户的招商投标信息，其中，任一投标用户的招商投标信息包括该任一投标用户的用户信息和入驻需求信息；对所述招商项目信息进行文本分段处理，得到所述招商项目信息的第一文本段落集合，以及对所述若干投标用户的招商投标信息中的每个投标用户的招商投标信息进行文本分段处理，得到每个招商投标信息的第二文本段落集合；计算所述第一文本段落集合与各个第二文本段落集合之间的段落相似度，并利用所述第一文本段落集合与各个第二文本段落集合之间的段落相似度，计算得到所述目标盘源与各个招商投标信息之间的招商项目匹配度；按照招商项目匹配度从高到低的顺序，对各个招商投标信息对应的投标用户进行排序，并选取排序前k位的投标用户，作为所述目标盘源的推荐招商引资用户，其中，k为正整数；采用文本分段模型来对招商项目信息和各个招商投标信息进行文本分段处理；其中，文本分段模型为训练后的线性分类器；且线性分类器的训练过程为：（1）获取训练数据集，其中，训练数据集包括多个文本数据；（2）获取每个文本数据的分句数据，得到每个文本数据对应的训练单句集；（3）将训练单句集输入至特征编码器，以得到每个文本数据对应的单句特征集；（4）获取训练单句集中每条训练单句的段落特征，其中，任一条训练单句的段落特征为该任一条训练单句所处的段落位置ZN，且Z为该任一条训练单句在其对应段落中的句数排序，N为任一条训练单句对应段落的总句数；（5）将每个文本数据的单句特征集，以及每个文本数据的训练单句的段落特征输入至BERT模型中进行特征提取，得到每个文本数据的训练特征集；（6）以各个文本数据的训练特征集为输入，各个文本数据的分段数据为输出，训练线性分类器，以在训练完毕后，得到文本分段模型；计算所述第一文本段落集合与各个第二文本段落集合之间的段落相似度，包括：对于所述第一文本段落集合中的第i个第一文本段落，计算所述第i个第一文本段落与第j个第二文本段落集合中各个第二文本段落之间的段落相似度；将i自加1，并重新计算所述第i个第一文本段落与第j个第二文本段落集合中各个第二文本段落之间的段落相似度，直至i等于n时，得到所述第一文本段落集合与第j个第二文本段落集合之间的段落相似度，其中，i的初始值为1,且n为第一文本段落的总数量；将j自加1，并重新计算所述第i个第一文本段落与第j个第二文本段落集合中各个第二文本段落之间的段落相似度，直至j等于x时，得到所述第一文本段落集合与各个第二文本段落集合之间的段落相似度，其中，j的初始值为1，且x为第二文本段落集合的总数量；计算所述第i个第一文本段落与第j个第二文本段落集合中各个第二文本段落之间的段落相似度，包括：对于所述第i个第一文本段落和所述第j个第二文本段落集合中的任一第二文本段落，对所述第i个第一文本段落和所述任一第二文本段落进行分句处理，得到所述第i个第一文本段落的招商项目语句集合，以及所述任一第二文本段落的投标语句集合；对于所述招商项目语句集合中的第h条招商项目语句，计算所述第h条招商项目语句与所述投标语句集合中的各条投标语句之间的相似度；利用所述第h条招商项目语句与所述投标语句集合中的各条投标语句之间的相似度，组成所述第h条招商项目语句的相似度向量；将h自加1，并重新计算所述第h条招商项目语句与所述投标语句集合中的各条投标语句之间的相似度，直至h等于H时，得到每条招商项目语句的相似度向量，其中，h的初始值为1，且H为招商项目语句的总条数；基于每条招商项目语句的相似度向量，构建所述第i个第一文本段落与所述任一第二文本段落之间的段落相似度矩阵，并依据所述段落相似度矩阵，得出所述第i个第一文本段落与所述任一第二文本段落之间的段落相似度；计算所述第h条招商项目语句与所述投标语句集合中的各条投标语句之间的相似度，包括：对于所述投标语句集合中任一投标语句，对所述第h条招商项目语句和所述任一投标语句进行分词处理，得到招商项目关键词集和投标关键词集；判断所述招商项目关键词集中的词语个数是否小于所述投标关键词集中的词语个数；若是，则对所述招商项目关键词集进行词语填充处理，得到填充招商项目关键词集；计算所述填充招商项目关键词集中的第g个招商项目关键词，与所述投标关键词集中的第g个投标关键词之间的词语相似度；将g自加1，并重新计算所述填充招商项目关键词集中的第g个招商项目关键词，与所述投标关键词集中的第g个投标关键词之间的词语相似度，直至g等于G时，得到G个词语相似度，其中，g的初始值为1，且G为招商项目关键词的总个数；利用G个词语相似度，确定出所述第h条招商项目语句和所述任一投标语句之间的相似度；计算所述填充招商项目关键词集中的第g个招商项目关键词，与所述投标关键词集中的第g个投标关键词之间的词语相似度，包括：分别将所述第g个招商项目关键词和所述第g个投标关键词转换为one-hot编码，以得到所述第g个招商项目关键词的编码向量以及所述第g个投标关键词的编码向量；计算所述第g个招商项目关键词的编码向量与所述第g个投标关键词的编码向量之间的余弦距离，得到所述第g个招商项目关键词与所述第g个投标关键词之间的词语相似度。

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