一种家政服务人员智能匹配方法、系统和计算机设备技术方案

本发明专利技术属于家政服务领域，提供一种家政服务人员智能匹配方法、系统和计算机设备，该方法包括：建立家政服务人员数据库，以存储各家政服务人员的服务者特征参数；通过客户端获取用户关于家政服务需求的文本数据；从所述文本数据中抽取该用户的用户特征参数；将所述用户特征参数与所述数据库中的各服务者特征参数进行匹配，以计算各家政服务人员与该用户的匹配度；根据所述匹配度和预定推送策略向所述客户端传送服务人员的信息。本发明专利技术的方法能够精确匹配家政服务人员，并能够提高用户下单率。

【技术实现步骤摘要】
一种家政服务人员智能匹配方法、系统和计算机设备
本专利技术属于互联网络
，特别适用于家政服务领域，更具体的是涉及一种家政服务人员智能匹配方法、系统和计算机设备。
技术介绍
家政业务包括月嫂服务以及保姆服务等，传统家政服务中月嫂服务被消费者喜爱：月嫂到用户家里为用户提供育儿服务。然而，传统的月嫂服务主要靠自己总结的经验服务用户，同时用户不清楚月嫂的服务内容及质量。具体地，传统家政服务具有以下几大缺点：家政服务质量、内容无法保障，无法对家政服务内容监督和查看。在现有的家政服务中，月嫂服务大多数是中介介绍或经朋友介绍月嫂，服务内容、质量不透明，月嫂服务没有统一标准，例如月嫂还是靠经验来服务，无法达到科学育儿，无法有效实现与用户针对性需求的适配服务。现有的家政服务系统，能够为消费者提供线上预约家政服务项目，其余需求仅能够依靠经纪人或推广人电话沟通或者社交工具沟通，不够便捷，无法满足用户根据需求指定服务人员的需求，往往只能够听从家政公司或家政服务平台随机安排家政人员上门服务，存在家政服务人员的分配不合理、家政服务人员与用户的匹配精确度低以及无法有效实现用户定制需求的适配服务等问题。因此，有必要提供一种更有效的家政服务人员智能匹配方法。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题本专利技术旨在解决家政服务人员的分配不合理、家政服务人员与用户的匹配精确度低以及无法有效实现用户定制需求的适配服务等问题。(二)技术方案为解决上述技术问题，本专利技术的一方面提出一种家政服务人员智能匹配方法，包括如下步骤：建立家政服务人员数据库，以存储各家政服务人员的服务者特征参数；通过客户端获取用户关于家政服务需求的文本数据；从所述文本数据中抽取该用户的用户特征参数；将所述用户特征参数与所述数据库中的各服务者特征参数进行匹配，以计算各家政服务人员与该用户的匹配度；根据所述匹配度和预定推送策略向所述客户端传送服务人员的信息。根据本专利技术的优选实施方式，通过客户端获取用户关于家政服务需求的文本数据包括：在客户端上提供文字和/或语音的聊天工具，通过所述聊天工具获取用户关于家政服务需求的文本数据。根据本专利技术的优选实施方式，所述聊天工具集成于用于家政服务的移动设备APP或PC端应用软件中。根据本专利技术的优选实施方式，向所述客户端推送服务人员的信息是通过所述移动设备APP或PC端应用软件进行传送。根据本专利技术的优选实施方式，所述方法还包括根据用户的用户特征参数计算用户意向度；并且，只有当用户意向度满足预定条件时，才将所述用户特征参数与所述数据库中的各服务者特征参数进行匹配，以计算各家政服务人员与该用户的匹配度。根据本专利技术的优选实施方式，根据用户的用户特征参数计算用户意向度包括：基于历史用户的订单数据，采用机器学习算法计算当前用户的下单概率，用作所述用户意向度。根据本专利技术的优选实施方式，还包括：获取当前订单数据，从该当前订单数据提取用户特征参数，所述用户特征参数包括用户意向特征数据和用户偏好特征数据。根据本专利技术的优选实施方式，所述计算各家政服务人员与该用户的匹配度包括：采用预定匹配规则筛选出候选家政服务人员；采用匹配度计算模型计算各候选家政服务人员的匹配度，将匹配度满足预定条件的候选家政服务人员作为匹配家政服务人员。根据本专利技术的优选实施方式，包括：使用贝叶斯算法，建立匹配度计算模型，使用训练数据集训练该匹配度计算模型，所述训练数据集来自以下的至少一种：历史用户的订单数据、从聊天APP抽取的聊天数据、服务匹配特征数据、历史用户的APP安装列表数据、已匹配的服务人员特征数据。根据本专利技术的优选实施方式，所述聊天数据包括从用于判断用户服务需求的引导问答型访谈或聊天数据中提取的用户年龄、口味偏好、对服务人员的偏好年龄区段；和/或所述服务人员特征数据包括年龄、性别、地理位置、擅长菜系数据、学历数据、各服务人员所关联的历史订单数据。本专利技术第二方面提出一种家政服务人员智能匹配系统，包括客户端和服务器，所述服务器上建立有家政服务人员数据库，以存储各家政服务人员的服务者特征参数；所述客户端用于获取用户关于家政服务需求的文本数据；所述客户端或服务器从所述文本数据中抽取该用户的用户特征参数；所述服务器将所述用户特征参数与所述数据库中的各服务者特征参数进行匹配，以计算各家政服务人员与该用户的匹配度；所述服务器根据所述匹配度和预定推送策略向所述客户端传送服务人员的信息。根据本专利技术的优选实施方式，所述客户端或服务器根据用户的用户特征参数计算用户意向度，并且，只有当用户意向度满足预定条件时，才将所述用户特征参数与所述数据库中的各服务者特征参数进行匹配，以计算各家政服务人员与该用户的匹配度。根据本专利技术的优选实施方式，所述客户端或服务器根据用户的用户特征参数计算用户意向度包括：基于历史用户的订单数据，采用机器学习算法计算当前用户的下单概率，用作所述用户意向度。根据本专利技术的优选实施方式，所述计算各家政服务人员与该用户的匹配度包括：采用预定匹配规则筛选出候选家政服务人员；采用匹配度计算模型计算各候选家政服务人员的匹配度，将匹配度满足预定条件的候选家政服务人员作为匹配家政服务人员。本专利技术第三方面提出一种计算机设备，作为与服务器进行通信连接的客户端，所述服务器上建立有家政服务人员数据库，以存储各家政服务人员的服务者特征参数；所述客户端用于获取用户关于家政服务需求的文本数据；所述客户端或服务器从所述文本数据中抽取该用户的用户特征参数；所述服务器将所述用户特征参数与所述数据库中的各服务者特征参数进行匹配，以计算各家政服务人员与该用户的匹配度；所述服务器根据所述匹配度和预定推送策略向所述客户端传送服务人员的信息。本专利技术第四方面还提出一种计算机程序产品，存储有计算机可执行程序，所述计算机可执行程序被执行时，实现所述的家政服务人员智能匹配方法。(三)有益效果与现有技术相比，本专利技术通过建立家政服务人员数据库和用户数据库，分别实时存储处于动态变化的家政服务人员和用户及各自的相关特征数据，能够进一步优化家政服务人员智能匹配过程；能够准确计算当前订单数据中用户的用户意向度(即所预测的下单率)，并根据该用户意向度，判断有意向的用户；通过使用第一要求参数和第二要求参数，对当前订单数据中的用户与家政服务人员数据库中的各家政服务人员先进行粗匹配处理，再使用模型计算进行细匹配处理，能够更精确地匹配出与该用户相对应的家政服务人员，能够实现更有效的匹配过程，能够降低计算量，还能够节约资源；能够有效实现用户定制需求的适配服务，并为用户提供更有效的推送消息，还能够提高用户体验感和下单率。附图说明图1是本专利技术的实施例1的家政服务人员智能匹配方法的一示例的流程图。图2是本专利技术的实施例1的家政服务人员智能匹配方法的另一示例的流程图。图3是本专利技术的实施例1的家政服务人员智能匹配方法的又一示例的流程图。图4是本专利技术的实施例2的家政服务人员智能匹配系统的一示本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种家政服务人员智能匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：/n建立家政服务人员数据库，以存储各家政服务人员的服务者特征参数；/n通过客户端获取用户关于家政服务需求的文本数据；/n从所述文本数据中抽取该用户的用户特征参数；/n将所述用户特征参数与所述数据库中的各服务者特征参数进行匹配，以计算各家政服务人员与该用户的匹配度；/n根据所述匹配度和预定推送策略向所述客户端传送服务人员的信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种家政服务人员智能匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：
建立家政服务人员数据库，以存储各家政服务人员的服务者特征参数；
通过客户端获取用户关于家政服务需求的文本数据；
从所述文本数据中抽取该用户的用户特征参数；
将所述用户特征参数与所述数据库中的各服务者特征参数进行匹配，以计算各家政服务人员与该用户的匹配度；
根据所述匹配度和预定推送策略向所述客户端传送服务人员的信息。


2.如权利要求1所述的家政服务人员智能匹配方法，其特征在于，通过客户端获取用户关于家政服务需求的文本数据包括：在客户端上提供文字和/或语音的聊天工具，通过所述聊天工具获取用户关于家政服务需求的文本数据。


3.如权利要求2所述的家政服务人员智能匹配方法，其特征在于，所述聊天工具集成于用于家政服务的移动设备APP或PC端应用软件中。


4.如权利要求3所述的家政服务人员智能匹配方法，其特征在于，向所述客户端推送服务人员的信息是通过所述移动设备APP或PC端应用软件进行传送。


5.如权利要求1至4中任一项所述的家政服务人员智能匹配方法，其特征在于：所述方法还包括根据用户的用户特征参数计算用户意向度；
并且，只有当用户意向度满足预定条件时，才将所述用户特征参数与所述数据库中的各服务者特征参数进行匹配，以计算各家政服务人员与该用户的匹配度。


6.如权利要求5所述的家政服务人员智能匹配方法，其特征在于，根据用户的用户特征参数计算用户意向度包括：
基于历史用户的订单数据，采用机器学习算法计算当前用户的下单概率，用作所述用户意向度。


7.如权利要求6所述的家政服务人员智能匹配方法，其特征在于，还包括：
获取当前订单数据，从该当前订单数据提取用户特征参数，所述用户特征参数包括用户意向特征数据和用户偏好特征数据。


8.如权利要求1至4中任一项所述的家政服务人员智能匹配方法，其特征在于，所述计算各家政服务人员与该用户的匹配度包括：
采用预定匹配规则筛选出候选家政服务人员；
采用匹配度计算模型计算各候选家政服务人员的匹配度，将匹配度满足预定条件的候选家政服务人员作为匹配家政服务人员。


9.如权利要求8所述的家政服务人员智能匹配方法，其特征在于，包括：
使用贝叶斯算法，建立匹配度计算模型，使用训练数据集训练该匹配度计算模型，所述训练数据集来自以下的至少一种：历史用户的订单数据、从聊天APP抽取的...

【专利技术属性】
技术研发人员：瞿辩，
申请(专利权)人：长沙市到家悠享网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43