一种具备反馈功能的智能推荐方法技术

本发明专利技术属于智能推荐方法领域，尤其是一种具备反馈功能的智能推荐方法，针对现有的智能推荐方法不能对客户的采纳度进行采集，无法得到推荐满意度问题，现提出如下方案，其包括以下步骤：S1、对数据进行采集，识别，处理，存储，并进行关键词提取；S2、对提取的关键词进行分类，并计算出各关键词占有比例；S3、根据占有比例从高至低对关键词进行排序；S4、根据关键词匹配推荐数据，对推荐数据进行进行查重处理，查重通过后，对数据进行推荐；S5、数据推荐后，采集反馈数据，了解数据采纳度；S6、根据采纳度，优化推荐方案，完成智能推荐，本发明专利技术可以在推荐后采集反馈数据，了解数据满意度，根据采纳度，优化推荐方案。优化推荐方案。

【技术实现步骤摘要】
一种具备反馈功能的智能推荐方法


[0001]本专利技术涉及智能推荐方法
，尤其涉及一种具备反馈功能的智能推荐方法。

技术介绍

[0002]人工智能可用在智能推荐方法中，智能推荐是基于大批量数据模式进行智能推荐服务，需要从数据源采集数据集，采用单一模型对采集的数据集进行运算、验证数据结果，最后得出模型结论，进行一些数据的智能或非智能的推荐以及客户行为引导。
[0003]现有的智能推荐方法不能对客户的采纳度进行采集，无法得到推荐满意度，因此我们提出了一种具备反馈功能的智能推荐方法，用来解决上述问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在智能推荐方法不能对客户的采纳度进行采集，无法得到推荐满意度的缺点，而提出的一种具备反馈功能的智能推荐方法。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]一种具备反馈功能的智能推荐方法，包括以下步骤：
[0007]S1、对数据进行采集，识别，处理，存储，并进行关键词提取；
[0008]S2、对提取的关键词进行分类，并计算出各关键词占有比例；
[0009]S3、根据占有比例从高至低对关键词进行排序；
[0010]S4、根据关键词匹配推荐数据，对推荐数据进行进行查重处理，查重通过后，对数据进行推荐；
[0011]S5、数据推荐后，采集反馈数据，了解数据采纳度；
[0012]S6、根据采纳度，优化推荐方案，完成智能推荐。
[0013]优选的，所述S1中，在进行数据采集时，对采集的数据进行初步处理，剔除无用重复数据，并对采集的数据进行整理。
[0014]优选的，所述S1中在，在对数据进行存储时，将预存储的数据与存储器中已经存储的数据进行匹配，匹配不成功，则说明数据未重复，即可进行存储。
[0015]优选的，所述S1中，在进行关键词提取时，对关键词的类型进行判断，并对判断的关键词进行类型标记。
[0016]优选的，所述S2中，对提取的关键词进行分类，并对提取的关键词总量及各类关键词的量进行计算，将单类关键词的量除以关键词总量，即可得到该类关键词的占有比例。
[0017]优选的，所述S4中，根据关键词匹配推荐数据，对推荐数据进行进行查重处理，查重时，将匹配的推荐数据与历史推荐数据进行比对，比对没有重复时，进行数据推荐。
[0018]优选的，所述S5中，数据推荐后，受推荐人员进行满意度评判，评判等级分为：差、一般、优、极度满意。
[0019]优选的，所述S6中，根据采纳度，优化推荐方案，当采纳度一直处于优以上，则无需
进行优化，当采纳度低于优，则进行优化。
[0020]优选的，数据推荐后，受推荐人员进行满意度评判，同时进行意见反馈。
[0021]优选的，根据采纳度和反馈意见，优化推荐方案。
[0022]与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：
[0023]本方案对数据进行采集，识别，处理，存储，并进行关键词提取，对提取的关键词进行分类，并计算出各关键词占有比例，根据占有比例从高至低对关键词进行排序；
[0024]本方案根据关键词匹配推荐数据，对推荐数据进行进行查重处理，查重通过后，对数据进行推荐，数据推荐后，采集反馈数据，了解数据采纳度，根据采纳度，优化推荐方案；
[0025]本专利技术可以在推荐后采集反馈数据，了解数据满意度，根据采纳度，优化推荐方案。
具体实施方式
[0026]下面将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。
[0027]实施例一
[0028]一种具备反馈功能的智能推荐方法，包括以下步骤：
[0029]S1、对数据进行采集，识别，处理，存储，并进行关键词提取；
[0030]S2、对提取的关键词进行分类，并计算出各关键词占有比例；
[0031]S3、根据占有比例从高至低对关键词进行排序；
[0032]S4、根据关键词匹配推荐数据，对推荐数据进行进行查重处理，查重通过后，对数据进行推荐；
[0033]S5、数据推荐后，采集反馈数据，了解数据采纳度；
[0034]S6、根据采纳度，优化推荐方案，完成智能推荐。
[0035]本实施例中，S1中，在进行数据采集时，对采集的数据进行初步处理，剔除无用重复数据，并对采集的数据进行整理。
[0036]本实施例中，S1中在，在对数据进行存储时，将预存储的数据与存储器中已经存储的数据进行匹配，匹配不成功，则说明数据未重复，即可进行存储。
[0037]本实施例中，S1中，在进行关键词提取时，对关键词的类型进行判断，并对判断的关键词进行类型标记。
[0038]本实施例中，S2中，对提取的关键词进行分类，并对提取的关键词总量及各类关键词的量进行计算，将单类关键词的量除以关键词总量，即可得到该类关键词的占有比例。
[0039]本实施例中，S4中，根据关键词匹配推荐数据，对推荐数据进行进行查重处理，查重时，将匹配的推荐数据与历史推荐数据进行比对，比对没有重复时，进行数据推荐。
[0040]本实施例中，S5中，数据推荐后，受推荐人员进行满意度评判，评判等级分为：差、一般、优、极度满意。
[0041]本实施例中，S6中，根据采纳度，优化推荐方案，当采纳度一直处于优以上，则无需进行优化，当采纳度低于优，则进行优化。
[0042]本实施例中，数据推荐后，受推荐人员进行满意度评判，同时进行意见反馈。
[0043]本实施例中，根据采纳度和反馈意见，优化推荐方案。
[0044]实施例二
[0045]一种具备反馈功能的智能推荐方法，包括以下步骤：
[0046]S1、对关键词进行提取；
[0047]S2、对提取的关键词进行分类，并计算出各关键词占有比例；
[0048]S3、根据占有比例从高至低对关键词进行排序；
[0049]S4、根据关键词匹配推荐数据，对推荐数据进行进行查重处理，查重通过后，对数据进行推荐；
[0050]S5、数据推荐后，采集反馈数据，了解数据采纳度；
[0051]S6、根据采纳度，优化推荐方案，完成智能推荐。
[0052]本实施例中，S1中，在进行关键词提取时，对关键词的类型进行判断，并对判断的关键词进行类型标记。
[0053]本实施例中，S2中，对提取的关键词进行分类，并对提取的关键词总量及各类关键词的量进行计算，将单类关键词的量除以关键词总量，即可得到该类关键词的占有比例。
[0054]本实施例中，S4中，根据关键词匹配推荐数据，对推荐数据进行进行查重处理，查重时，将匹配的推荐数据与历史推荐数据进行比对，比对没有重复时，进行数据推荐。
[0055]本实施例中，S5中，数据推荐后，受推荐人员进行满意度评判，评判等级分为：差、一般、优、极本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种具备反馈功能的智能推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对数据进行采集，识别，处理，存储，并进行关键词提取；S2、对提取的关键词进行分类，并计算出各关键词占有比例；S3、根据占有比例从高至低对关键词进行排序；S4、根据关键词匹配推荐数据，对推荐数据进行进行查重处理，查重通过后，对数据进行推荐；S5、数据推荐后，采集反馈数据，了解数据采纳度；S6、根据采纳度，优化推荐方案，完成智能推荐。2.根据权利要求1所述的一种具备反馈功能的智能推荐方法，其特征在于，所述S1中，在进行数据采集时，对采集的数据进行初步处理，剔除无用重复数据，并对采集的数据进行整理。3.根据权利要求1所述的一种具备反馈功能的智能推荐方法，其特征在于，所述S1中在，在对数据进行存储时，将预存储的数据与存储器中已经存储的数据进行匹配，匹配不成功，则说明数据未重复，即可进行存储。4.根据权利要求1所述的一种具备反馈功能的智能推荐方法，其特征在于，所述S1中，在进行关键词提取时，对关键词的类型进行判断，并对判断的关键词进行类型标记。5.根据权利要求1所述的一种具备反馈功能...

【专利技术属性】
技术研发人员：余就裕，崔龙强，黎远伟，
申请(专利权)人：深圳高新邦技术有限公司，
类型：发明
国别省市：