【技术实现步骤摘要】
基于大数据的智能推荐方法、装置、设备及可读存储介质
本专利技术涉及
，尤其涉及一种基于大数据的智能推荐方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
目前，在现有的设计行业中，当需求方需要服务商去定制设计方案时，由于大部分需求方不了解设计，因此在寻找服务商时，一部分会基于身边人的推荐信息去确定服务商，一部分则会基于网络去查找服务商，例如基于服务商广告、一些人在网络上发布的服务商推荐信息等，然而网络的相关信息数据量巨大且杂乱，因此查找起来费心费力，而且准确率还很低，导致客户很难快速找到心仪的服务商。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种基于大数据的智能推荐方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决目前需求方难以快速精准寻合适的服务商的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种基于大数据的智能推荐方法，所述基于大数据的智能推荐方法包括以下步骤：根据待推荐的需求方的设计需求数据从预设服务商数据库中筛选...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的智能推荐方法，其特征在于，所述基于大数据的智能推荐方法包括以下步骤：/n根据待推荐的需求方的设计需求数据从预设服务商数据库中筛选出至少一推荐服务商及各所述推荐服务商对应的至少一推荐设计数据；/n建立各所述推荐服务商与各所述推荐服务商对应的至少一推荐设计数据之间的超链接；/n提取各所述推荐服务商的特征数据，并根据各所述推荐服务商的特征数据与各所述推荐服务商的超链接生成各所述推荐服务商的推荐标签；/n将各所述推荐服务商的推荐标签推荐给所述待推荐的需求方。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智能推荐方法，其特征在于，所述基于大数据的智能推荐方法包括以下步骤：
根据待推荐的需求方的设计需求数据从预设服务商数据库中筛选出至少一推荐服务商及各所述推荐服务商对应的至少一推荐设计数据；
建立各所述推荐服务商与各所述推荐服务商对应的至少一推荐设计数据之间的超链接；
提取各所述推荐服务商的特征数据，并根据各所述推荐服务商的特征数据与各所述推荐服务商的超链接生成各所述推荐服务商的推荐标签；
将各所述推荐服务商的推荐标签推荐给所述待推荐的需求方。
2.如权利要求1所述的基于大数据的智能推荐方法，其特征在于，所述根据待推荐的需求方的设计需求数据从预设服务商数据库中筛选出至少一推荐服务商及各所述推荐服务商对应的至少一推荐设计数据的步骤包括：
根据待推荐的需求方的设计需求数据确定待推荐的需求方的设计需求属性标签；
获取所述预设服务商数据库中各预设服务商的服务属性标签；
根据所述设计需求属性标签及所述各预设服务商的服务属性标签从预设服务商数据库中筛选出至少一推荐服务商及各所述推荐服务商对应的至少一推荐设计数据。
3.如权利要求2所述的基于大数据的智能推荐方法，其特征在于，所述根据所述设计需求属性标签及所述各预设服务商的服务属性标签从预设服务商数据库中筛选出至少一推荐服务商及各所述推荐服务商对应的至少一推荐设计数据的步骤包括：
获取所述设计需求属性标签与所述各预设服务商的服务属性标签之间的第一匹配权重；
根据所述第一匹配权重对所述各预设服务商进行排序，以获取排序后的服务商列表，并从所述排序后的服务商列表中筛选出至少一推荐服务商；
根据所述设计需求属性标签及各所述推荐服务商的服务数据获取各所述推荐服务商对应的至少一推荐设计数据。
4.如权利要求3所述的基于大数据的智能推荐方法，其特征在于，所述推荐服务商的服务数据包括推荐服务商的设计师及设计师对应设计作品，所述根据所述设计需求属性标签及各所述推荐服务商的服务数据获取各所述推荐服务商对应的至少一推荐设计数据的步骤包括：
获取各所述推荐服务商对应的至少一设计师及各所述设计师对应的至少一设计作品；
获取各所述设计师对应的各所述设计作品与所述设计需求属性标签之间的第二匹配权重；
根据所述第二匹配权重对各所述设计师及各设计师对应的各所述设计作品进行排序，以获取排序后的设计数据列表；
从所述排序后的设计数据列表筛选出至少一推荐设计师及各所述推荐设计师对应的至少一推荐设计作品，并将所述推荐设计师及所述推荐设计作品作为推荐设计数据。
5.如权利要求1所述的基于大数据的智能推荐方法，其特征在于，所述根据各所述推荐服务商的特征数据与各所述推荐服务商的超链接生成各所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：雷海波，
申请(专利权)人：杭州太火鸟科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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