一种税收优惠政策推送方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种税收优惠政策推送方法及系统。该方法包括：获取纳税人的基本信息；对所述基本信息进行数据提取转换，得到基本信息特征向量；获取纳税人当前享受的税收优惠政策；对所述税收优惠政策进行数据提取，得到税收优惠政策特征向量；计算所述基本信息特征向量与所述税收优惠政策特征向量之间的相似度；根据所述相似度以及设定阈值，获取第一目标纳税人集合；通过协同过滤算法，根据所述相似度，获取第二目标纳税人集合；根据所述第一目标纳税人集合以及所述第二目标纳税人集合，确定最终目标纳税人；通过消息推送框架向所述最终目标纳税人推送税收优惠政策。通过本方法或系统能够精准的推送税收优惠政策。

【技术实现步骤摘要】
一种税收优惠政策推送方法及系统
本专利技术涉及税务大数据融合计算领域，特别是涉及一种税收优惠政策推送方法及系统。
技术介绍
互联网发展带来的纳税人类型多元化、业务多样化、办税方式多元化，必然导致纳税服务需求的多元化，“互联网+信息定制”行动内容迫切需要“一对一”的个性化精准服务。同时营改增工作的成功试点，迫切需要税务机关进行全面分析阶段，立足于“聚焦分析，精准服务”，一方面充分利用税收大数据，梳理分析纳税人在政策适用等方面的运行情况，另一方面积极运用分析结果服务纳税人。如何对纳税人的税收优惠政策推广更具有针对性、引导性，使能享受税收优惠政策的纳税人及时充分享受税收优惠政策的红利，是税务机关精准服务的难点之一。现有的税收优惠政策宣传主要通过纳税学堂辅导、专题讲座、网站政策公告等传统的方式，传统方式一方面时效性较差，另一方面对纳税人没有针对性，使很多满足要求的纳税人无法及时享受优惠政策的红利。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种税收优惠政策推送方法及系统，用于精准的推送税收优惠政策。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种税收优惠政策推送方法，所述方法包括：获取纳税人的基本信息，所述基本信息包括行业类型、经营范围、资格类型、企业类型、组织机构类型、缴税信息、职工信息以及税收优惠政策信息；对所述基本信息进行数据提取转换，得到基本信息特征向量；获取纳税人当前享受的税收优惠政策；对所述税收优惠政策进行数据提取，得到税收优惠政策特征向量；计算所述基本信息特征向量与所述税收优惠政策特征向量之间的相似度；根据所述相似度以及设定阈值，获取第一目标纳税人集合；通过协同过滤算法，根据所述相似度，获取第二目标纳税人集合；根据所述第一目标纳税人集合以及所述第二目标纳税人集合，确定最终目标纳税人；通过消息推送框架向所述最终目标纳税人推送税收优惠政策。可选的，所述对所述基本信息进行数据提取转换，得到基本信息特征向量，具体包括：对所述基本信息进行分词，得到多个第一关键词；计算多个所述第一关键词的词频；所述词频表示所述第一关键词出现的频率；根据所述基本信息以及所述第一关键词出现的次数，计算逆文档频率；根据所述词频以及所述逆文档频率，确定基本信息特征向量。可选的，所述对所述税收优惠政策进行数据提取，得到税收优惠政策特征向量，具体包括：对所述税收优惠政策进行分词，得到多个第二关键词；对多个所述第二关键词进行优化，得到优化后的第二关键词；根据所述优化后的第二关键词，确定税收优惠政策特征向量。可选的，所述基本信息特征向量与所述税收优惠政策特征向量之间的相似度的计算公式为：其中Ai为第i个税收优惠政策的n维特征向量，Bi为第i个纳税人的n维特征向量，θ为两特征向量的夹角。可选的，所述通过协同过滤算法，根据所述相似度，确定第二目标纳税人集合，具体包括：根据所述相似度，获取初始目标纳税人；通过协同过滤算法对所述初始目标纳税人进行筛选，得到第二目标纳税人集合。一种税收优惠政策推送系统，所述系统包括：第一获取模块，用于获取纳税人的基本信息，所述基本信息包括行业类型、经营范围、资格类型、企业类型、组织机构类型、缴税信息、职工信息以及税收优惠政策信息；第一提取模块，对所述基本信息进行数据提取转换，得到基本信息特征向量；第二获取模块，用于获取纳税人当前享受的税收优惠政策；第二提取模块，用于对所述税收优惠政策进行数据提取，得到税收优惠政策特征向量；计算模块，用于计算所述基本信息特征向量与所述税收优惠政策特征向量之间的相似度；第一确定模块，用于根据所述相似度以及设定阈值，确定第一目标纳税人集合；第二确定模块，用于通过协同过滤算法，根据所述相似度，确定第二目标纳税人集合；第三确定模块，用于根据所述第一目标纳税人集合以及所述第二目标纳税人集合，确定最终目标纳税人；推送模块，用于通过消息推送框架向所述最终目标纳税人推送税收优惠政策。可选的，所述第一提取模块包括：第一分词单元，用于对所述基本信息进行分词，得到多个第一关键词；词频计算单元，用于计算多个所述第一关键词的词频；所述词频表示所述第一关键词出现的频率；逆文档频率计算单元，用于根据所述基本信息以及所述第一关键词出现的次数，计算逆文档频率；第一确定单元，用于根据所述词频以及所述逆文档频率，确定基本信息特征向量。可选的，所述第二提取模块包括第二分词单元，用于对所述税收优惠政策进行分词，得到多个第二关键词；优化单元，用于对多个所述第二关键词进行优化，得到优化后的第二关键词；第二确定单元，用于根据所述优化后的第二关键词，确定税收优惠政策特征向量。可选的，所述第二确定模块包括：初始目标纳税人获取单元，用于根据所述相似度，获取初始目标纳税人；筛选单元，用于通过协同过滤算法对所述初始目标纳税人进行筛选，得到第二目标纳税人集合。与现有技术相比，本专利技术具有以下技术效果：本专利技术首先计算所述基本信息特征向量与所述税收优惠政策特征向量之间的相似度；根据所述相似度以及设定阈值，获取第一目标纳税人集合；然后通过协同过滤算法，根据所述相似度，获取第二目标纳税人集合根据所述第一目标纳税人集合以及所述第二目标纳税人集合，确定最终目标纳税人；避免传统的无针对性的广撒网模式，精准找到目标纳税人；再通过消息推送框架向所述最终目标纳税人推送税收优惠政策，实现税收优惠政策的精准服务。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例税收优惠政策推送方法的流程图；图2为本专利技术实施例税收优惠政策推送系统的结构框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。图1为本专利技术实施例税收优惠政策推送方法的流程图。如图1所示，一种税收优惠政策推送方法，其特征在于，所述方法包括：步骤101：获取纳税人的基本信息，所述基本信息包括行业类型、经营范围、资格类型、企业类型、组织机构类型、缴税信息、职工信息以及税收优惠政策信息。其中税收优惠政策信息为12366咨询税收优惠政策信息，需利用语音转文字技术将语音转换为文字后进行信息提取根据纳税人咨询情况获取纳税人关心的税收优惠政策信息。步骤102：对所述基本信息进行数据提取转换，得到基本信息特征向量。对所述基本信息进行分词，得到多个第一关键词；计算多个所述第一关键词的词频；所述词频表示所述第一关键词出现的频率；根据所述基本信息以及所述第一关键词出现的次数，计算逆文档频率；根据所述词频以及所述逆文档频率，确定基本信息特征向量。Step1：分词。收集整合纳税人基本信息包括行业类型、经营范围、资格类型、企业类型、组织机构类型等信息，缴税信息，职工信息，12366咨询税收优惠政策信息等数据信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种税收优惠政策推送方法，其特征在于，所述方法包括：获取纳税人的基本信息，所述基本信息包括行业类型、经营范围、资格类型、企业类型、组织机构类型、缴税信息、职工信息以及税收优惠政策信息；对所述基本信息进行数据提取转换，得到基本信息特征向量；获取纳税人当前享受的税收优惠政策；对所述税收优惠政策进行数据提取，得到税收优惠政策特征向量；计算所述基本信息特征向量与所述税收优惠政策特征向量之间的相似度；根据所述相似度以及设定阈值，获取第一目标纳税人集合；通过协同过滤算法，根据所述相似度，获取第二目标纳税人集合；根据所述第一目标纳税人集合以及所述第二目标纳税人集合，确定最终目标纳税人；通过消息推送框架向所述最终目标纳税人推送税收优惠政策。

【技术特征摘要】
1.一种税收优惠政策推送方法，其特征在于，所述方法包括：获取纳税人的基本信息，所述基本信息包括行业类型、经营范围、资格类型、企业类型、组织机构类型、缴税信息、职工信息以及税收优惠政策信息；对所述基本信息进行数据提取转换，得到基本信息特征向量；获取纳税人当前享受的税收优惠政策；对所述税收优惠政策进行数据提取，得到税收优惠政策特征向量；计算所述基本信息特征向量与所述税收优惠政策特征向量之间的相似度；根据所述相似度以及设定阈值，获取第一目标纳税人集合；通过协同过滤算法，根据所述相似度，获取第二目标纳税人集合；根据所述第一目标纳税人集合以及所述第二目标纳税人集合，确定最终目标纳税人；通过消息推送框架向所述最终目标纳税人推送税收优惠政策。2.根据权利要求1所述的税收优惠政策推送方法，其特征在于，所述对所述基本信息进行数据提取转换，得到基本信息特征向量，具体包括：对所述基本信息进行分词，得到多个第一关键词；计算多个所述第一关键词的词频；所述词频表示所述第一关键词出现的频率；根据所述基本信息以及所述第一关键词出现的次数，计算逆文档频率；根据所述词频以及所述逆文档频率，确定基本信息特征向量。3.根据权利要求1所述的税收优惠政策推送方法，其特征在于，所述对所述税收优惠政策进行数据提取，得到税收优惠政策特征向量，具体包括：对所述税收优惠政策进行分词，得到多个第二关键词；对多个所述第二关键词进行优化，得到优化后的第二关键词；根据所述优化后的第二关键词，确定税收优惠政策特征向量。4.根据权利要求1所述的税收优惠政策推送方法，其特征在于，所述基本信息特征向量与所述税收优惠政策特征向量之间的相似度的计算公式为：其中Ai为第i个税收优惠政策的n维特征向量，Bi为第i个纳税人的n维特征向量，θ为两特征向量的夹角。5.根据权利要求1所述的税收优惠政策推送方法，其特征在于，所述通过协同过滤算法，根据所述相似度，确定第二目标纳税人集合，具体包括：根据所述相似度，获取初始目标纳税人；通过协同过滤算法...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵长江，高勇，吴乐云，李冬，李振德，赵贺，朴光旭，赵楠，
申请(专利权)人：青岛微智慧信息有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37