(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211365239.X (22)申请日 2022.11.03 (71)申请人 安徽商信政通信息技 术股份有限公 司 地址 230000 安徽省合肥市高新区望江西 路800号创新产业园一期A4幢5 01 (72)发明人 许建兵　费维进　瞿平飞　李强　 (74)专利代理 机构 北京知联天下知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11594 专利代理师 张迎新 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种联名人推荐方法及推荐系统 (57)摘要 本发明涉及一种联名人推荐方法及推荐系 统， 所述方法包括： 获取并存储所有参与人员的 画像数据， 所述画像数据包括参与人员提案类别 画像向量数据、 参与人员提案内容画 像向量数据 和参与人员历史联名人画像统计数据； 将待提交 提案的内容进行文本向量化处理得到当前提案 内容画像向量数据， 基于所述当前提案内容画像 向量数据及同届次的所有参与人员的所述画像 数据计算出相似度数据； 基于所述相似度数据计 算出联名人推荐重要度数据， 根据所述联名人推 荐重要度数据的大小将对应的参与人员进行排 名， 输出前K个参与人员作为最终的推荐联名人。 本发明在参与人员完成一篇提案或者建议时， 智 能化推荐出一些候选参与人员 供提交参与人员 选择。 权利要求书3页 说明书10页 附图4页 CN 115470414 A 2022.12.13 CN 115470414 A 1.一种联名人推荐的方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取并存储所有参与 人员的画像数据， 所述画像数据包括参与 人员提案类别画像向量 数据、 参与人员提案内容画像向量数据和参与人员历史联名人画像统计数据； 其中， 获取 所述参与人员提案类别画像向量数据包括： 构建N维的全0数组， 其中N为提案类别的总数， 当参与人员的提案属于第a个类别时， 对 应的在这个数组的第a维度加1； 获取所述参与人员提案内容画像向量数据包括： 将参与人员所有提案的内容进行文档向量 化得到对应的提案内容画像向量数据； 基于提案内容画像向量数据计算参与人员的平均提案 内容向量数据， 同时记录统计参 与人员提案总 数目， 每个参与人员每次遍历或新增了一条提案， 总数目加1， 计算参与人员 的平均提案内容向量数据的公式如下： ； 其中， memberPro Vec表示平均提案内容向量数据， memberPro Vecnew表示更新后的平均 提案内容向量数据， memberPro Vecold表示更新前的平均提案内容向量数据， countold表示更 新前的当前参与人员提案总数目， countnew表示更新后的当前参与人员提案总数目， tempProVec表示当前提案的文档向量； 获取所述参与人员历史联名人画像统计数据的包括： 统计每个参与人员历史提案中的联名人及联名次数， 每次遍历或者新增提案时， 当参 与人员的联名人中存在当前提案的联名人则将联名次数加1； 不存在当前提案的联名人则 新增联名人， 并且设置联名次数为1， 最终得到所述 参与人员历史联名人画像统计数据； 将待提交提案的内容进行文本向量化处理得到当前提案 内容画像向量数据， 基于所述 当前提案内容画像向量数据及同届次的所有参与人员的所述画像数据计算出相似度数据； 基于所述相似度 数据计算出联名人推荐重要度数据， 根据 所述联名人推荐重要度 数据 的大小将对应的参与人员进行排名， 输出 前K个参与人员作为 最终的推荐联名人。 2.根据权利要求1所述的一种联名人推荐的方法， 其特征在于， 通过对所有参与人员的 提案进行提取 处理获取到所有参与人员的画像数据； 通过参与人员画像字典对所述画像数 据进行存储和更新， 参与人员画像字典的关键值key为参与人员ID， 属性值value为参与人 员的画像数据。 3.根据权利要求1所述的一种联名人推荐的方法， 其特征在于： 所述相似度数据包括当 前提案内容与其他参与人员提案内容画像相似度数据、 当前参与人员提案内容画像与其他 参与人员提案内容画像相似度数据、 当前参与人员历史联名人提案内容画像与其他参与人 员提案内容画像相似度数据和当前参与人员提案类别画像与其他参与人员提案类别画像 相似度数据。 4.根据权利要求3所述的一种联名人推荐的方法， 其特征在于： 计算得到所述当前提案 内容与其 他参与人员提案内容画像相似度数据包括： 对当前提案内容进行文本向量 化得到当前提案内容画像向量数据； 遍历当前届次的所有其他参与人员， 获取其他参与人员的提案内容画像向量数据， 计权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115470414 A 2算当前提案内容向量数据与其他参与人员的提案内容画像向量数据的相似度， 相似度采用 余弦相似度， 计算公式如下： ； 其中， pro_ otherPro_sim表示当前提案内容与其他参与人员提案内容画像相似度数 据，proVec表示当前提案内容画 像向量数据， otherProVec表示其他参与人员的提案内容画 像向量数据。 5.根据权利要求4所述的一种联名人推荐的方法， 其特征在于： 计算得到所述当前参与 人员提案内容画像与其 他参与人员提案内容画像相似度数据包括： 获取当前参与 人员的参与 人员提案 内容画像向量数据， 遍历当前届次的所有其他参与 人员， 获取其他参与人员的参与人员提案内容画像 向量数据， 计算当前参与人员提案内容 画像与其 他参与人员提案内容画像相似度数据， 计算公式如下： ； 其中，ownPro_otherPro_sim表示当前参与人员提案内容画像与其他参与人员提案内 容画像相似度数据， ownProVec表示当前参与人员的参与人员提案内容画像向量数据， otherProVec表示其他参与人员的参与人员提案内容画像向量数据。 6.根据权利要求5所述的一种联名人推荐的方法， 其特征在于： 计算得到所述当前参与 人员历史联名人提案内容画像与其 他参与人员提案内容画像相似度数据包括： 获取当前参与 人员的参与 人员历史联名人画像统计数据， 根据 所述参与人员历史联名 人画像统计数据中得到 当前参与人员联名过的联名人， 再获取这些联名人的参与人员提案 内容画像向量数据， 并求 其均值作为当前参与人员的历史联名人提案内容画像向量数据； 遍历当前届次的所有其他参与人员， 获取其他参与人员的参与 人员提案内容画像向量 数据， 计算当前参与人员历史联名人提案内容画像与其他参与人员提案内容画像相似度数 据， 计算公式如下： ； 其中， linkPro_ otherPro_sim表示当前参与人员历史联名人提案内容画像与其他参与 人员提案内容画像相似度数据， linkProVec表示当前参与人员的历史联名人提案内容画像 向量数据， otherProVec表示 其他参与人员的参与人员提案内容画像向量数据。 7.根据权利要求6所述的一种联名人推荐的方法， 其特征在于： 计算得到所述当前参与 人员提案类别画像与其 他参与人员提案类别画像相似度数据包括： 获取当前参与 人员的参与 人员提案类别画像向量数据， 遍历当前届次的所有其他参与 人员获取其他参与人员的参与人员提案类别画像向量数据， 对当前参与人员的参与人员提 案类别画像向量数据和其他参与人员的参与人员提案类别画像向量数据进 行归一化计算， 得到当前参与人员的归一化后的参与人员提案类别画像向量数据和 其他参与人员的归一 化后的参与人员提案类别画像向量数据， 再计算当前参与人员的归一化后的参与人员提案 类别画像向量数据和 其他参与人员的归一化后的参与人员提案类别画像向量数据的相似 度， 当前参与人员提案类别画像与其他参与人员提案类别画像相似度数据 的计算公式如 下：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115470414 A 3