[发明专利]一种数据处理匹配方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种数据处理匹配方法，其特征在于，包括：

在对象信息库中选取N个备选对象，所述N为大于1的整数；

基于适配度算法计算所述N个备选对象的第一适配度分数；

将所述N个备选对象的信息通过神经网络模型进行计算，得到所述N个备选对象的第二适配度分数；

将每个备选对象的第一适配度分数和每个备选对象的第二适配度分数进行融合计算，得到每个备选对象的第三适配度分数；

在所述N个备选对象中，将第三适配度分数最高的备选对象确定为目标对象。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述备选对象为备选代理律师，所述在对象信息库中选取N个备选对象，包括：

在所述对象信息库中确定N个代理过贷款金额全部等级的小额贷款诉讼案件且律师执业年限超过M年，且胜诉率大于第一阈值的律师为备选代理律师；

其中，所述小额贷款诉讼案件的金额等级分为四级，小额贷款金额数目在大于1万元且小额贷款金额数目小于5万元的诉讼案件为一级案件，小额贷款金额数目大于或等于5万元且小额贷款金额数目小于10万元的诉讼案件为二级案件，小额贷款金额数目大于或等于10万元且小额贷款金额数目小于15万元的诉讼案件为三级案件，小额贷款金额数目大于或等于15万元且小额贷款金额数目小于或等于20万元的诉讼案件为四级案件。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于适配度算法计算所述N名备选代理律师的第一适配度分数，包括：

根据公式计算每名备选代理律师在不同贷款金额等级的小额贷款诉讼案件的平均得分；其中，所述L为每名备选代理律师处理的i级案件的数量，所述x_j为所述每名代理律师处理的第j件i级案件的分数，若所述第j件i级案件为胜诉案件，所述x_j为为第一常数，所述第j件i级案件为非胜诉案件，所述x_j为第二常数，且所述第一常数大于所述第二常数，所述a_jK为在所述i级案件中第j件案件的K级难度加权系数，所述K用于表征所述案件的难度等级，难度等级越高，所述a_jK越大，所述P_i为所述备选代理律师处理j级案件中的平均得分；

根据公式计算所述每名备选代理律师的适配值；其中，所述y₁为所述备选代理律师的适配值，所述b_i为i级案件的加权系数；

基于适配度分数修正表中的第一加权系数和所述备选代理律师的适配值，得到第一适配度分数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于适配度分数修正表中的第一加权系数和所述备选代理律师的适配值，得到第一适配度分数，包括：

基于所述备选代理律师的律师等级、历史承接案件量以及胜诉率，在所述适配度分数修正表中获取所述适配值的第一加权系数c₁；

根据公式y₂＝y₁*(1+c₁)得到所述第一适配度分数；其中，所述y₂为所述第一适配度分数。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述备选代理律师的律师等级、历史承接案件量以及胜诉率，在所述适配度分数修正表中获取所述适配值的第一加权系数c₁，包括：

基于所述备选代理律师的律师等级、历史承接案件量以及胜诉率，在所述适配度分数修正表中确定X个第一相关加权系数；

对所述X个第一相关加权系数进行三线性插值计算，得到每个第一相关加权系数的权重值；

计算所述每个第一相关加权系数与所述第一相关加权系数对应的权重值的乘积；

将所述X个第一相关加权系数对应的乘积进行求和计算，得到所述第一加权系数。