[发明专利]一种领域专家精准匹配推荐系统及方法

说明书

本申请公开了一种领域专家精准匹配推荐系统及方法，系统包括：领域专家数据采集模块、数据存储模块、专家匹配规则模块、数据更新模块、专家筛选匹配模块、更新匹配规则模块、专家推荐排序模块、展示结果模块；方法包括：对领域专家的历史数据进行采集；保存采集到的领域专家的数据；采用缓存技术保存专家匹配规则；判断传递过来的数据是否合格；通过正则表达式匹配的模式，检查一个专家的相关内容是否含有某种子字符串或者从某个字符串中取出符合某个条件的子字符串，根据不同搜索规则，制定对应的解析方法；按照预先准备好的专家画像，将所述解析后的数据序列填充领域对应的排序因子；显示所述检索结果。本申请能够准确地返回用户指定领域的专家信息，节省了用户的检索时间成本。

技术领域

本发明属于互联网应用技术领域，具体涉及一种领域专家精准匹配推荐系统及方法。

背景技术

目前，在全球化和信息化的互联网大背景下，互联网产业迅速发展。自互联网广泛应用，市场日趋成熟以来，产品提供的存储内容整理，用户的行为数据采集，已然成为各行业各种应用的最基础功能。面对互联网日益更新，不断加强的技术和大量涌入的技术从业人员，这也促成了国内外的各大搜索应用平台的发展和升级。

搜索服务，有两个共性问题需要解决，第一，匹配质量需要提升。我们很多时候在百度上检索固定领域专家，会有很多非领域专家的信息，包括有些无关内容。一般我们匹配完毕，结果会返回很多的内容，我们还要进行过滤，有时候很难直接确定结果。另外，单一的搜索平台，内容复杂，综合内容也较多，需要用户人工筛选，还有不少重要的2度关联内容，无法检索出来。因此，在匹配推荐算法日益精进的局面下，搜索精度，也是尤为重要的。单独针对各领域专家，单对专家的搜索，是非常重要的，也是非常突出的。

互联网的普及带来信息的极速增长，用户需要花费大量的时间才能获取需要的信息，信息的快速增长就对信息的使用效率起了降低的反作用。也就是我们时常说的信息超载问题。这是目前市面上的匹配搜索产品存在的共性问题。在信息过载的同时就存在信息实时更新的相关问题，更新效率低和信息更新多，会带来影响匹配结果及推荐结果优先排序过慢的问题。

在领域专家的匹配过程中，我们很难将专家的领域，进行细分归纳，相对于信息过载的问题，专家的细分问题，恰恰是，相关的搜索数据过于少。用户行为整理不到位。大多数都来自于论文搜索，专利搜索的数据。因为细分问题，精准匹配时，难度就相对较大。效率与成熟的用户行为匹配推荐相比，效率就会略低。

我们各领域的行业专家，所在的机构，由于数据采集来自不同的平台，那么数据的规则性较差，整理匹配推荐的结果，非常容易就结果重复，机构对应的地域确认，整合推荐也就非常的困难。

各领域的技术分词，对专业要求相较于生活类等其它常见类目来说，是难度相当大的。每个领域都是有自己的专有名词，那么在名词的归类和分词过程中，现有的技术的区分，就存在模糊的问题。

综上所述，针对各领域专家无法精确匹配以及搜索效率受到影响的问题，尚未提出有效解决方案。

发明内容

为解决现有技术中的不足，本申请提出一种领域专家精准匹配推荐系统及方法，用来解决各领域专家无法精确匹配以及搜索效率受到影响的问题。

一方面，本申请提出一种领域专家精准匹配推荐系统，包括：

领域专家数据采集模块、数据存储模块、专家匹配规则模块、数据更新模块、专家筛选匹配模块、更新匹配规则模块、专家推荐排序模块、展示结果模块；

所述领域专家数据采集模块与所述数据存储模块相连接，所述数据存储模块分别与所述专家匹配规则模块以及所述数据更新模块相连接，所述专家匹配规则模块分别与所述专家筛选匹配模块、所述数据更新模块以及所述更新匹配规则模块相连接，所述专家筛选匹配模块分别与所述更新匹配规则模块以及所述专家推荐排序模块相连接，所述专家推荐排序模块与所述展示结果模块相连接；