[发明专利]一种特征信息的确定方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种特征信息的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

从预先生成的实体关系表中读取实体元素间的关系信息；其中，所述实体元素包括至少一个企业和平台提供的至少一个服务；

基于各所述关系信息确定由各所述关系信息形成的图模型的特征向量；

获取基于各所述实体元素分别对应的画像矩阵生成的特征矩阵；其中，各所述画像矩阵是基于对应实体元素的属性信息确定的；

根据所述图模型的特征向量和所述特征矩阵确定目标企业的特征向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述图模型的特征向量和所述特征矩阵确定目标企业的特征向量之后，所述方法还包括：

将所述目标企业的特征向量输入预设服务推荐模型，根据所述预设服务推荐模型的输出结果确定为所述目标企业推荐的目标服务，并将所述目标服务的相关信息推送给所述目标企业对应的终端设备。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实体关系表的生成方法包括：

获取数据仓库中存储的服务使用记录表；其中，所述服务使用记录表中的各条记录包括服务标识和参与服务的企业标识；

读取所述服务使用记录表中的每条记录，对于读取的每条记录分别生成一条包括关联实体标识、被关联实体标识、关联类型和关系紧密度值的第一关系信息，将各所述第一关系信息存储到实体关系表中；其中，所述第一关系信息中的关联实体标识为对应记录中的企业标识，所述第一关系信息中的被关联实体标识为对应记录中的服务标识，所述第一关系信息中的关系类型为企业与服务的关系，所述第一关系信息中的关系紧密度值是依据对应服务的预设属性的取值确定的；

按照服务标识对所述服务使用记录表中的各记录进行分组，将同一分组的企业两两成对，并为每对企业分别生成一条包括关联实体标识、被关联实体标识、关联类型和关系紧密度值的第二关系信息，将各所述第二关系信息存储到实体关系表中；其中，所述第二关系信息中的关联实体标识为对应企业对中的一个企业的标识，所述第二关系信息中的被关联实体标识为对应企业对中的另一个企业的标识，所述第二关系信息中的关系类型为企业与企业的关系，所述第二关系信息中的关系紧密度值是依据对应企业对的相关信息确定的。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依据对应服务的预设属性的取值确定所述第一关系信息中的关系紧密度值，包括：

确定对应服务的预设属性的取值所在的目标范围区间；

根据预先设置的范围区间与关系紧密度值的对应关系，确定所述目标范围区间对应的关系紧密度值，将该关系紧密度值确定为所述第一关系信息中的关系紧密度值。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依据对应企业对的相关信息确定所述第二关系信息中的关系紧密度值，包括：

确定对应企业对中两个企业之间的目标企业关系类型；根据预先设置的企业关系类型与关系紧密度值的对应关系，确定所述目标企业关系类型对应的关系紧密度值，将该关系紧密度值确定为所述第二关系信息中的关系紧密度值；或者，

确定对应企业对中两个企业共同参与的服务，依据所述两个企业共同参与的服务的预设属性的取值确定所述第二关系信息中的关系紧密度值。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各所述关系信息确定由各所述关系信息形成的图模型的特征向量，包括：

基于各所述关系信息构建n*n维的稀疏矩阵；其中，n为实体元素的总数量，所述稀疏矩阵中第i行第j列的元素的取值为第i个实体元素与第j个实体元素间的关系紧密度值，所述i和j在[1,n]中取值；

根据所述稀疏矩阵确定由各所述关系信息形成的图模型的特征向量。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述稀疏矩阵确定由各所述关系信息形成的图模型的特征向量包括：

通过对所述稀疏矩阵进行矩阵分解，将所述稀疏矩阵降维为一维向量，将所述一维向量确定为所述图模型的特征向量。