[发明专利]基于法官画像的服务信息推送方法、装置、终端及存储介质

说明书

本发明适用于计算机技术领域，提出一种基于法官画像的服务推送方法，包括：获取目标法官的静态数据，对静态数据进行预处理，得到目标法官的静态信息标签；获取目标法官的动态行为数据，对动态行为数据进行预处理，得到目标法官的动态信息标签；根据多维关注度模型对静态信息标签和动态信息标签进行分析，获得目标法官的综合关注度指标值；根据综合关注度指标值获得目标法官画像，基于目标法官画像确定服务策略标签；向目标法官的终端推送与服务策略标签相匹配的服务信息。其通过将法官的静态信息标签和动态信息标签结合，获取法官的综合关注度指标值；并根据综合关注度指标值确定法官画像。能够对法官进行精细分类并刻画出法官的服务策略标签。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种基于法官画像的服务信息推送方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

随着人们法律意识的增强以及司法体制改革的推进，对法官的专业要求也越来越高。为了提高法官的专业能力以及办案效率，目前，提出了对法官进行画像的概念，但是，常见的法官画像是将法官的业务考核数据与日常办案过程中的一些指标相结合并进行量化处理，得到法官类型的过程，多用于法院内部的管理，由于上述的法官画像没有对法官进行精细分类，无法准确刻画出法官的服务策略标签，从而无法提供个性化的服务，帮助法官提升专业能力以及办案效率。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了基于法官画像的服务信息推送的方法、装置、终端设备及存储介质，以解决现有技术中无法根据现有的法官画像对法官进行精细分类，以及无法准确刻画出法官服务策略标签的问题，能够准确刻画出法官服务策略标签，并向法官的终端推送与法官的服务策略标签相匹配的服务信息，帮助法官提升专业能力以及办案效率。

本发明实施例的第一方面提供了一种基于法官画像的服务信息推送方法，包括：

从预先确定的源数据库中获取目标法官的静态数据，对所述静态数据进行预处理，得到所述目标法官的静态信息标签；

获取所述目标法官在预设时长内的动态行为数据，对所述动态行为数据进行预处理，得到所述目标法官的动态信息标签；

根据预先训练完成的多维关注度模型对所述静态信息标签和所述动态信息标签进行分析，获得所述目标法官的综合关注度指标值；

根据所述综合关注度指标值获得所述目标法官的法官画像，基于所述法官画像确定所述目标法官的服务策略标签；

向所述目标法官的终端推送与所述服务策略标签相匹配的服务信息。

可选地，在所述根据预先训练完成的多维关注度模型对所述静态信息标签和所述动态信息标签进行分析，得到所述法官的综合关注度指标之前，包括：

获取预设数量法官的静态信息标签和动态信息标签；

根据预设的第一聚类算法对所述静态信息标签进行聚类处理，得到预设类型的静态信息标签；

分别确定每类所述预设类型的静态信息标签的第一关注度值，基于所述第一关注度值为每类所述预设类型的静态信息标签赋予第一影响因子，基于所述第一影响因子和所述第一关注度值生成n维静态关注度模型，n为所述静态信息标签的类型数；

根据预设的第二聚类算法对所述动态信息标签进行聚类处理，得到预设类型的动态信息标签，分别确定每类所述预设类型的动态信息标签的第二关注度值；

基于所述第一关注度值和所述第二关注度值，获得所述n维静态关注度模型中每类所述预设类型的静态信息标签与每类所述预设类型的动态信息标签之间相关性权重值；

获取m类目标动态信息标签的第二关注度值，基于所述m类目标动态信息标签的第二关注度值生成m维动态关注度模型，所述m类目标动态信息标签为所述相关性权重值大于预设的相关性权重阈值的动态信息标签，m为所述动态信息标签的类型数；