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申请/专利权人：北京市大数据中心

摘要：本申请涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的政策信息服务推荐方法、系统及存储介质，其中方法包括将目标企业输入至预先构建的匹配模型，以按照匹配度从高到低的顺序输出与多个政策信息服务相关联的服务信息文本，所述匹配模型包含存储有企业信息的企业信息库和存储有政策信息服务的服务信息库；将匹配度最高的服务信息文本与所述多个服务信息文本中其他服务信息文本进行关联度计算，以根据关联度计算结果对所述其他服务信息文本进行重新排序；将重新排序后多个政策信息服务相关联的服务信息文本推荐至目标企业。本申请能够在考虑政策信息服务之间的深层次关联以及企业信息的多样性下完成准确且个性化的政策信息服务推荐。

主权项：1.一种基于深度学习的政策信息服务推荐方法，其特征在于，所述方法包括：将目标企业输入至预先构建的匹配模型，以按照匹配度从高到低的顺序输出与多个政策信息服务相关联的服务信息文本，所述匹配模型包含存储有企业信息的企业信息库和存储有政策信息服务的服务信息库；所述将目标企业输入至预先构建的匹配模型，以按照匹配度从高到低的顺序输出与多个政策信息服务相关联的服务信息文本包括：将目标企业输入至预先构建的匹配模型，以在所述企业信息库中进行搜索得到用于描述所述目标企业属性的企业信息文本；计算所述目标企业的企业信息文本与所述服务信息库中各个政策信息服务的相关联的服务信息文本之间的匹配度；按照所述匹配度从高到低的顺序输出与多个政策信息服务相关联的服务信息文本；所述计算所述目标企业的企业信息文本与所述服务信息库中各个政策信息服务的相关联的服务信息文本之间的匹配度包括：基于文本的结构计算企业信息文本与服务信息文本之间的第一相似度S1，包括：使用下列公式计算目标企业的企业信息文本与服务信息库中各个政策信息服务的服务信息文本之间的第一相似度S1： 其中T1和T2分别为目标企业的企业信息文本以及服务信息库中的某个政策信息服务的服务信息文本，lenT1和lenT2分别为两段文本的长度，词汇多样性T1,T2用于衡量两段文本的词汇差异，α和β是调整参数，用于平衡文本长度差异和词汇多样性的影响；词汇多样性T1,T2的计算公式如下: 词汇多样性T1,T2＝|词汇多样性T1―词汇多样性T2|平均词汇多样性的计算公式如下： 其中N是文本的总数；基于文本的语义计算企业信息文本与服务信息文本之间的第二相似度S2，包括：使用下列公式计算目标企业的企业信息文本与服务信息库中各个政策信息服务的服务信息文本之间的第二相似度S2： 其中，Eembedding为对企业信息文本进行词嵌入得到的向量表示，为对第i个服务信息文本进行词嵌入得到的向量表示，CosineDistance是计算两个向量之间余弦相似度的函数；基于第一相似度和第二相似度生成最终文本相似度，使用下列公式计算目标企业的企业信息文本与服务信息库中各个政策信息服务的服务信息文本之间的最终相似度S3作为匹配度：S3＝μ×S1+γ×S2其中，μ和γ是权重参数，用于调节第一相似度和第二相似度的重要性，限定μ+γ＝1；将匹配度最高的服务信息文本与所述多个服务信息文本中其他服务信息文本进行关联度计算，以根据关联度计算结果对所述其他服务信息文本进行重新排序；将重新排序后多个政策信息服务相关联的服务信息文本推荐至目标企业。

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