一种设计作品的智能推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种设计作品的智能推荐方法及系统，该方法包括：从设计作品数据库获取第一设计作品及第一设计作品的多维属性标签；设计作品数据库存储有若干个设计作品及每个设计作品的多维属性标签；从设计需求数据库获取第一设计需求及第一设计需求的多维属性标签；设计需求数据库存储有若干个设计需求及每个设计需求的多维属性标签；匹配第一设计作品的多维属性标签与第一设计需求的多维属性标签，计算得出推荐权重；当推荐权重满足预设阈值时，将第一设计作品推荐给所述第一设计需求。采用本发明专利技术实施例，能提高沉淀设计作品的利用率，减少设计师自行寻找设计需求时的工作量。

An intelligent recommendation method and system for design works

【技术实现步骤摘要】
一种设计作品的智能推荐方法及系统
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种设计作品的智能推荐方法及系统。
技术介绍
在现有的设计行业中，为了满足一个客户的设计需求，设计师需要提供多个设计方案并且付出劳动，最后客户根据自身的情况采用其中一个方案，并为此付费，而没有采用的设计方案会沉淀在设计师的作品库中同时没有收到相应的报酬。直到下个相同或类似的设计需求出现时，这些设计方案与劳动才会再次有获得回报的机会。同时设计需求也是千差万别的，最简单的设计需求就是各种比赛，其门槛条件只需要几个就满足，而最终用户的设计需求则充满多样性，需要与最终用户自身条件进行匹配才能产生效果。在各种设计比赛中，一个设计作品增加与设计需求对接的操作需要设计师进行多次的注册(报名)、资料整理、作品提交，存在大量重复性操作。整个过程费时费力，效率极低，一般情况下设计师进行几次对接就会放弃，无法发挥存量设计作品的最大价值。此外，由于各个需求或赛事都是独立平台开展的，因此参加多个赛事就要多次注册提交资料，资料一般由用户信息+设计作品基本信息+特定要求组成，这些重复的操作，即使是一稿多投(一个作品参加多个比赛)也会耗费设计师大量时间和精力，影响工作效率和个人能力的提高。
技术实现思路
本专利技术实施例提出一种设计作品的智能推荐方法及系统，提高沉淀设计作品的利用率，减少设计师自行寻找设计需求时的工作量。本专利技术实施例提供一种设计作品的智能推荐方法，包括：从设计作品数据库获取第一设计作品及所述第一设计作品的多维属性标签；所述设计作品数据库存储有若干个设计作品及每个设计作品的多维属性标签；从设计需求数据库获取第一设计需求及所述第一设计需求的多维属性标签；所述设计需求数据库存储有若干个设计需求及每个设计需求的多维属性标签；匹配所述第一设计作品的多维属性标签与所述第一设计需求的多维属性标签，计算得出推荐权重；当所述推荐权重满足预设阈值时，将所述第一设计作品推荐给所述第一设计需求。进一步的，所述设计作品数据库存储的各设计作品的多维属性标签包括：设计表达标签、设计定位标签、市场调研标签、知识产权标签和产品化标签；所述设计需求数据库中存储的各设计需求的多维属性标签包括：需求方向标签、需求表达标签和需求深度标签。进一步的，所述匹配所述第一设计作品的多维属性标签与所述第一设计需求的多维属性标签，计算得出推荐权重，具体为：将所述第一设计需求的需求方向标签、所述第一设计作品的设计表达标签和设计定位标签进行匹配计算，当存在一个标签匹配成功时，确定需求方向权重为100％，否则，确定需求方向权重为0；将所述第一设计需求的需求表达标签和需求深度标签、所述第一设计作品的所有多维属性标签进行匹配计算，当所有标签匹配成功时，确定需求内容权重为100％，否则，根据标签的匹配度，确定需求内容权重的值；将所述需求方向权重和所述需求内容权重相乘，得出所述推荐权重。进一步的，所述当所述推荐权重满足预设阈值时，将所述第一设计作品推荐给所述第一设计需求，具体为：当所述推荐权重满足预设阈值时，向所述第一设计作品的设计师发送通知消息，以获取所述设计师的授权命令；在获取所述设计的授权命令后，将所述第一设计作品推荐给所述第一设计需求的官方平台，并根据所述第一设计作品的多维属性标签，完成注册/报名、资料整理和作品提交。进一步的，所述设计表达标签包括：作品说明子标签、图片子标签、视频/音频子标签和手板模型子标签；所述设计定位标签包括：市场需求定位子标签、产品定位子标签、消费定位子标签、竞争定位子标签、创新性子标签、合理性子标签和可行性子标签；所述需求方向标签包括：需求名称子标签、需求单位子标签、需求分类子标签、需求地点子标签、需求时间子标签、需求数量子标签和报酬子标签；所述需求表达标签包括：文字子标签、图片子标签、视频子标签、音频子标签和子主题子标签。相应地，本专利技术实施例还提供一种设计作品的智能推荐系统，包括：设计作品获取模块、设计需求获取模块、匹配计算模块和推荐模块；所述设计作品获取模块用于从设计作品数据库获取第一设计作品及所述第一设计作品的多维属性标签；所述设计作品数据库存储有若干个设计作品及每个设计作品的多维属性标签；所述设计需求获取模块用于从设计需求数据库获取第一设计需求及所述第一设计需求的多维属性标签；所述设计需求数据库存储有若干个设计需求及每个设计需求的多维属性标签；所述匹配计算模块用于匹配所述第一设计作品的多维属性标签与所述第一设计需求的多维属性标签，计算得出推荐权重；所述推荐模块用于当所述推荐权重满足预设阈值时，将所述第一设计作品推荐给所述第一设计需求。进一步的，所述设计作品数据库存储的各设计作品的多维属性标签包括：设计表达标签、设计定位标签、市场调研标签、知识产权标签和产品化标签；所述设计需求数据库中存储的各设计需求的多维属性标签包括：需求方向标签、需求表达标签和需求深度标签。进一步的，所述匹配计算模块具体用于：将所述第一设计需求的需求方向标签、所述第一设计作品的设计表达标签和设计定位标签进行匹配计算，当存在一个标签匹配成功时，确定需求方向权重为100％，否则，确定需求方向权重为0；将所述第一设计需求的需求表达标签和需求深度标签、所述第一设计作品的所有多维属性标签进行匹配计算，当所有标签匹配成功时，确定需求内容权重为100％，否则，根据标签的匹配度，确定需求内容权重的值；将所述需求方向权重和所述需求内容权重相乘，得出所述推荐权重。进一步的，所述推荐模块具体用于：当所述推荐权重满足预设阈值时，向所述第一设计作品的设计师发送通知消息，以获取所述设计师的授权命令；在获取所述设计的授权命令后，将所述第一设计作品推荐给所述第一设计需求的官方平台，并根据所述第一设计作品的多维属性标签，完成注册/报名、资料整理和作品提交。进一步的，所述设计表达标签包括：作品说明子标签、图片子标签、视频/音频子标签和手板模型子标签；所述设计定位标签包括：市场需求定位子标签、产品定位子标签、消费定位子标签、竞争定位子标签、创新性子标签、合理性子标签和可行性子标签；所述需求方向标签包括：需求名称子标签、需求单位子标签、需求分类子标签、需求地点子标签、需求时间子标签、需求数量子标签和报酬子标签；所述需求表达标签包括：文字子标签、图片子标签、视频子标签、音频子标签和子主题子标签。实施本专利技术实施例，具有如下有益效果：本专利技术实施例提供的设计作品的智能推荐方法及系统，建立设计作品数据库和设计需求数据库，并对数据库中的设计作品和设计需求设定多维属性标签。在需要匹配推荐时，获取第一设计作品的多维属性标签与第一设计需求的多维属性标签，并以此进行匹配计算，得出推荐权重。当推荐权重满足预设阈值时，将第一设计作品推荐给第一设计需求。相比于现有技术设计师需要手工进行报名、资料整理和作品递交，本专利技术技术方案实现了设计作品的智能推荐，提高了沉淀设计作品的利用率，减少了设计作品的沉淀数量，同时提高了设计作品与设计需求的对接效率，减少设计师自行寻找设计需求时的工作量。附图说明图1是本专利技术提供的设计作品的智能推荐方法的一种实施例的流程示意图；图2是本专利技术提供的设计作品多维属性标签的一种实施例的结构示意图；图3是本专利技术提供的设计需求多维属性标签的一种实施例的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种设计作品的智能推荐方法，其特征在于，包括：从设计作品数据库获取第一设计作品及所述第一设计作品的多维属性标签；所述设计作品数据库存储有若干个设计作品及每个设计作品的多维属性标签；从设计需求数据库获取第一设计需求及所述第一设计需求的多维属性标签；所述设计需求数据库存储有若干个设计需求及每个设计需求的多维属性标签；匹配所述第一设计作品的多维属性标签与所述第一设计需求的多维属性标签，计算得出推荐权重；当所述推荐权重满足预设阈值时，将所述第一设计作品推荐给所述第一设计需求。

【技术特征摘要】
1.一种设计作品的智能推荐方法，其特征在于，包括：从设计作品数据库获取第一设计作品及所述第一设计作品的多维属性标签；所述设计作品数据库存储有若干个设计作品及每个设计作品的多维属性标签；从设计需求数据库获取第一设计需求及所述第一设计需求的多维属性标签；所述设计需求数据库存储有若干个设计需求及每个设计需求的多维属性标签；匹配所述第一设计作品的多维属性标签与所述第一设计需求的多维属性标签，计算得出推荐权重；当所述推荐权重满足预设阈值时，将所述第一设计作品推荐给所述第一设计需求。2.根据权利要求1所述的设计作品的智能推荐方法，其特征在于，所述设计作品数据库存储的各设计作品的多维属性标签包括：设计表达标签、设计定位标签、市场调研标签、知识产权标签和产品化标签；所述设计需求数据库中存储的各设计需求的多维属性标签包括：需求方向标签、需求表达标签和需求深度标签。3.根据权利要求2所述的设计作品的智能推荐方法，其特征在于，所述匹配所述第一设计作品的多维属性标签与所述第一设计需求的多维属性标签，计算得出推荐权重，具体为：将所述第一设计需求的需求方向标签、所述第一设计作品的设计表达标签和设计定位标签进行匹配计算，当存在一个标签匹配成功时，确定需求方向权重为100％，否则，确定需求方向权重为0；将所述第一设计需求的需求表达标签和需求深度标签、所述第一设计作品的所有多维属性标签进行匹配计算，当所有标签匹配成功时，确定需求内容权重为100％，否则，根据标签的匹配度，确定需求内容权重的值；将所述需求方向权重和所述需求内容权重相乘，得出所述推荐权重。4.根据权利要求3所述的设计作品的智能推荐方法，其特征在于，所述当所述推荐权重满足预设阈值时，将所述第一设计作品推荐给所述第一设计需求，具体为：当所述推荐权重满足预设阈值时，向所述第一设计作品的设计师发送通知消息，以获取所述设计师的授权命令；在获取所述设计的授权命令后，将所述第一设计作品推荐给所述第一设计需求的官方平台，并根据所述第一设计作品的多维属性标签，完成注册/报名、资料整理和作品提交。5.根据权利要求2至4任一项所述的设计作品的智能推荐方法，其特征在于，所述设计表达标签包括：作品说明子标签、图片子标签、视频/音频子标签和手板模型子标签；所述设计定位标签包括：市场需求定位子标签、产品定位子标签、消费定位子标签、竞争定位子标签、创新性子标签、合理性子标签和可行性子标签；所述需求方向标签包括：需求名称子标签、需求单位子标签、需求分类子标签、需求地点子标签、需求时间子标签、需求数量子标签和报酬子标签；所述需求表达标签包括：文字子标签、图片子标签、视频子标签、音频子标签和子主题子标签。6.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘恩华，叶慧，薛渝，汤重熹，
申请(专利权)人：广东德威名颐品牌策划有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44