一种企业间合作意向的定量评价方法及装置与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种企业间合作意向的定量评价方法及装置。


背景技术：

2.本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
3.随着经济的飞速发展，企业间的合作也越来越频繁，为了节约洽谈成本，待合作企业需要提前对自行选定的目标合作企业进行分析，确定待合作企业与目标合作企业之间合作的可能性，若可能性较高，则待合作企业方能与目标合作企业进行合作洽谈。
4.现有技术中仅能利用人工经验对待合作企业和目标合作企业之间的合作可能性进行分析，例如分析目标合作企业的当前已经合作的企业的主营产品和该待合作企业的主营产品之间的竞争力(例如产品价格、产品质量等)，分析的工作量巨大、效率低，且人工经验不能对企业间合作可能性进行定量分析，导致分析结果存在一定的误差。
5.现在亟需一种企业间合作意向的定量评价方法，从而解决现有技术中利用人工经验对待合作企业和目标合作企业之间的合作可能性进行分析的工作量大、效率低，且人工经验不能对企业间合作可能性进行定量分析，导致分析结果存在一定的误差的问题。


技术实现要素：

6.为解决现有技术中存在的问题，本发明实施例提供了一种企业间合作意向的定量评价方法及装置，摒弃了采用人工经验对待合作企业和目标合作企业之间的合作可能性进行分析的方法，实现了，解决了利用人工经验对待合作企业和目标合作企业之间的合作可能性进行分析的工作量大、效率低，且人工经验不能对企业间合作可能性进行定量分析，导致分析结果存在一定的误差的问题。
7.为了解决上述技术问题，本发明的具体技术方案如下：
8.一方面，本发明实施例提供一种企业间合作意向的定量评价方法，该方法包括：
9.获取主匹配企业和次匹配企业的多个主营产品，其中，所述主匹配企业的主营产品的需求类型与所述次匹配企业的多个主营产品的需求类型能够达成合作；
10.通过自然语言识别算法计算所述次匹配企业的多个主营产品与主匹配企业的主营产品之间的匹配度得分，所述匹配度得分的数值大小位于0至1之间；
11.对所述次匹配企业的多个主营产品对应的匹配度得分进行降序排序；
12.按照公式：
[0013][0014]
计算合作意向第一得分，其中，s表示所述合作意向第一得分，s1表示所述降序排
序中排名第一的所述匹配度得分，s2表示所述降序排序中排名第二的所述匹配度得分，s3表示所述降序排序中排名第二的所述匹配度得分，s
n-2
表示所述降序排序中排名第n-2的所述匹配度得分，s
n-1
表示所述降序排序中排名第n-1的所述匹配度得分，sn表示所述降序排序中排名第n的所述匹配度得分；
[0015]
根据所述合作意向第一得分评价所述主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向。
[0016]
进一步地，通过自然语言识别算法计算所述次匹配企业的多个主营产品与主匹配企业的主营产品之间的匹配度得分进一步包括，
[0017]
通过自然语言识别算法对所述主匹配企业的主营产品进行分析，得到所述主匹配企业的主营产品的第一匹配词集合和第二匹配词集合；
[0018]
对所述次匹配企业的主营产品与所述主匹配企业的主营产品的第一匹配词集合或第二匹配词集合进行相似度匹配，并根据相似度匹配结果计算所述次匹配企业的主营产品与主匹配企业的主营产品之间的匹配度得分。
[0019]
进一步地，对所述次匹配企业的主营产品与所述主匹配企业的主营产品的第一匹配词集合或第二匹配词集合进行相似度匹配，并根据相似度匹配结果计算所述次匹配企业的主营产品与主匹配企业的主营产品之间的匹配度得分进一步包括，
[0020]
对所述次匹配企业的主营产品与所述主匹配企业的主营产品的第一匹配词集合进行第一相似度匹配；
[0021]
若第一相似度匹配成功，则所述匹配度得分为第一预设值；
[0022]
若第一相似度匹配未成功，则对所述次匹配企业的主营产品与所述主匹配企业的主营产品的第二匹配词集合进行第二相似度匹配；
[0023]
若第二相似度匹配成功，则所述匹配度得分为第二预设值。
[0024]
进一步地，若第二相似度匹配未成功，所述方法还包括，
[0025]
通过自然语言识别算法对所述主匹配企业的主营产品进行分析，得到所述主匹配企业的主营产品的第三匹配词集合、第四匹配词集合和第五匹配词集合；
[0026]
对所述次匹配企业的主营产品与所述主匹配企业的第三匹配词集合、第四匹配词集合和第五匹配词集合分别进行第三相似度匹配、第四相似度匹配和第五相似度匹配，分别得到第三相似度匹配、第四相似度匹配和第五相似度匹配对应的匹配度得分；
[0027]
选择所述第三相似度匹配、第四相似度匹配和第五相似度匹配对应的匹配度得分中的最大值作为所述匹配度得分；
[0028]
所述第三相似度匹配包括，对所述次匹配企业的主营产品与所述主匹配企业的主营产品的第三匹配词集合进行第三相似度匹配，若匹配成功，则所述第三相似度匹配对应的匹配度得分为第三预设值；
[0029]
所述第四相似度匹配包括，对所述次匹配企业的主营产品与所述主匹配企业的主营产品的第四匹配词集合进行第四相似度匹配，若匹配成功，则所述第四相似度匹配对应的匹配度得分为第四预设值；
[0030]
所述第五相似度匹配包括，对所述次匹配企业的主营产品与所述主匹配企业的主营产品的第五匹配词集合进行第五相似度匹配，若匹配成功，则所述第五相似度匹配对应的匹配度得分为第五预设值。
[0031]
进一步地，获取主匹配企业和次匹配企业的多个主营产品之前，所述方法还包括，
获取所述主匹配企业的匹配企业范围；
[0032]
根据所述匹配企业范围和所述次匹配企业计算所述主匹配企业和次匹配企业的企业范围得分；
[0033]
根据所述企业范围得分以及所述合作意向第一得分计算合作意向第二得分；
[0034]
根据所述合作意向第二得分评价所述主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向。
[0035]
进一步地，根据所述匹配企业范围和所述次匹配企业计算所述主匹配企业和次匹配企业的企业范围得分进一步包括，
[0036]
将所述次匹配企业与所述匹配企业范围进行比较，确定所述次匹配企业所属的目标匹配企业范围；
[0037]
将所述目标匹配企业范围的预设分值作为所述企业范围得分。
[0038]
进一步地，根据所述企业范围得分以及所述合作意向第一得分计算合作意向第二得分进一步包括，
[0039]
按照预定的权重，计算所述企业范围得分与合作意向第一得分之和，得到所述合作意向第二得分。
[0040]
进一步地，获取主匹配企业和次匹配企业的多个主营产品之前，所述方法还包括，获取所述主匹配企业与所述次匹配企业之间的关注情况；
[0041]
根据所述关注情况计算所述主匹配企业和次匹配企业的关注情况得分；
[0042]
根据所述关注情况得分以及所述合作意向第一得分计算合作意向第三得分；
[0043]
根据所述合作意向第三得分评价所述主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向。
[0044]
进一步地，所述关注情况包括主匹配企业与次匹配企业之间互相关注、主匹配企业与次匹配企业之间单向关注；
[0045]
根据所述关注情况计算所述主匹配企业和次匹配企业的关注情况得分进一步包括，
[0046]
将所述主匹配企业与次匹配企业之间互相关注对应的得分或匹配企业与次匹配企业之间单向关注对应的得分作为所述关注情况得分。
[0047]
进一步地，根据所述关注情况得分以及所述合作意向第一得分计算合作意向第三得分进一步包括，
[0048]
按照预定的权重，计算所述关注情况得分与合作意向第一得分之和，得到所述合作意向第三得分。
[0049]
进一步地，获取主匹配企业和次匹配企业的多个主营产品之前，所述方法还包括，
[0050]
获取所述主匹配企业的匹配企业范围，根据所述匹配企业范围和所述次匹配企业计算所述主匹配企业和次匹配企业的企业范围得分；
[0051]
获取所述主匹配企业与所述次匹配企业之间的关注情况，根据所述关注情况计算所述主匹配企业和次匹配企业的关注情况得分；
[0052]
根据所述企业范围得分、关注情况得分和所述合作意向第一得分计算合作意向第四得分；
[0053]
根据所述合作意向第四得分评价所述主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向。
[0054]
进一步地，根据所述企业范围得分、关注情况得分和所述合作意向第一得分计算合作意向第四得分进一步包括，
[0055]
按照预定的权重，计算所述企业范围得分、关注情况得分和所述合作意向第一得分之和，得到所述合作意向第四得分。
[0056]
进一步地，根据所述合作意向第一得分评价所述主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向进一步包括，
[0057]
确定所述合作意向第一得分所属的合作意向等级，所述合作意向等级中的每一等级均包括合作第一意向得分上限值和合作意向第一得分下限值；
[0058]
根据所述合作意向等级评价所述主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向。
[0059]
另一方面，本发明实施例还提供了一种企业间合作意向的定量评价装置，包括：
[0060]
主营产品获取单元，用于获取主匹配企业和次匹配企业的多个主营产品，其中，所述主匹配企业的主营产品的需求类型与所述次匹配企业的多个主营产品的需求类型能够达成合作；
[0061]
匹配度得分计算单元，用于通过自然语言识别算法计算所述次匹配企业的多个主营产品与主匹配企业的主营产品之间的匹配度得分，所述匹配度得分的数值大小位于0至1之间；
[0062]
合作意向得分计算单元，用于对所述次匹配企业的多个主营产品对应的匹配度得分进行降序排序；按照公式：
[0063][0064]
计算合作意向第一得分，其中，s表示所述合作意向第一得分，s1表示所述降序排序中排名第一的所述匹配度得分，s2表示所述降序排序中排名第二的所述匹配度得分，s3表示所述降序排序中排名第二的所述匹配度得分，s
n-2
表示所述降序排序中排名第n-2的所述匹配度得分，s
n-1
表示所述降序排序中排名第n-1的所述匹配度得分，sn表示所述降序排序中排名第n的所述匹配度得分；
[0065]
合作意向评价单元，用于根据所述合作意向得分评价所述主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向。
[0066]
另一方面，本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。
[0067]
另一方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
[0068]
最后，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
[0069]
本发明实施例中，通过自然语言识别算法分别计算次匹配企业的每个主营产品与主匹配企业的主营产品的匹配度得分，得到多个数值大小位于0至1之间的多个匹配度得分，匹配度得分越高则表示次匹配企业的主营产品与主匹配企业的主营产品之间能够形成合作的可能性越高，然后再对多个匹配度得分进行降序排序，并根据降序排序后的每个匹配度得分计算合作意向第一得分，最后即可根据合作意向第一得分评价主匹配企业与次匹配企业之间的合作意向，实现了根据主匹配企业的主营产品和次匹配企业的多个主营产品
计算主匹配企业与次匹配企业的合作意向得分，能够定量评价主匹配企业和次匹配企业的合作意向，对主匹配企业与次匹配企业之间的合作洽谈起到一定的指导作用。与现有技术中利用人工经验对待合作企业和目标合作企业之间的合作可能性进行分析方案相比，解决了利用人工经验对待合作企业和目标合作企业之间的合作可能性进行分析的工作量大、效率低，且人工经验不能对企业间合作可能性进行定量分析，导致分析结果存在一定的误差的问题。
附图说明
[0070]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
[0071]
图1为本发明实施例中一种企业间合作意向的定量评价方法的实施系统示意图；
[0072]
图2为本发明实施例中一种企业间合作意向的定量评价方法的流程图；
[0073]
图3为本发明实施例中计算匹配度得分的过程；
[0074]
图4为本发明实施例中根据匹配企业范围以及主营产品之间匹配度评价合作意向的过程；
[0075]
图5为本发明实施例中根据企业间关注情况以及主营产品之间匹配度评价合作意向的过程。
[0076]
图6为本发明实施例中根据匹配企业范围、企业间关注情况以及主营产品之间匹配度评价合作意向的过程。
[0077]
图7为本发明实施例中一种企业间合作意向的定量评价装置的结构示意图；
[0078]
图8为本发明实施例计算机设备的结构示意图。
[0079]
附图符号说明：
[0080]
101、终端；
[0081]
102、服务器；
[0082]
701、主营产品获取单元；
[0083]
702、匹配度得分计算单元；
[0084]
703、合作意向得分计算单元；
[0085]
704、合作意向评价单元；
[0086]
802、计算机设备；
[0087]
804、处理设备；
[0088]
806、存储资源；
[0089]
808、驱动机构；
[0090]
810、输入/输出模块；
[0091]
812、输入设备；
[0092]
814、输出设备；
[0093]
816、呈现设备；
[0094]
818、图形用户接口；
[0095]
820、网络接口；
[0096]
822、通信链路；
[0097]
824、通信总线。
具体实施方式
[0098]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
[0099]
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0100]
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0101]
如图1所示为本发明实施例一种企业间合作意向的定量评价方法的实施系统示意图，可以包括终端101和服务器102，所述终端101与所述服务器102之间建立通信连接，能够实现数据的交互。所述终端101可以向所述服务器102输入主匹配企业的主营产品和次匹配企业的多个主营产品，其中主匹配企业的主营产品的需求类型与次匹配企业的多个主营产品的需求类型能够达成合作，所述服务器102根据主匹配企业的主营产品和次匹配企业的多个主营产品计算主匹配企业与次匹配企业的合作意向得分，并根据合作意向得分定量评价主匹配企业与次匹配企业之间的合作意向，并将评价结果发送给终端101，以使终端101将主匹配企业与次匹配企业之间的合作意向展示给主匹配企业或次匹配企业，对主匹配企业与次匹配企业之间的合作洽谈起到一定的指导作用。
[0102]
在本说明书实施例中，所述服务器102可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(cdn,content delivery network)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
[0103]
在一个可选的实施例中，终端101可以结合服务器102对主匹配企业与次匹配企业之间的合作意向进行评价。具体的，终端101可以包括但不限于智能手机、台式计算机、平板电脑、笔记本电脑、智能音箱、数字助理、增强现实(ar,augmented reality)/虚拟现实(vr,virtual reality)设备、智能可穿戴设备等类型的电子设备。可选的，电子设备上运行的操作系统可以包括但不限于安卓系统、ios系统、linux、windows等。
[0104]
此外，需要说明的是，图1所示的仅仅是本公开提供的一种应用环境，在实际应用中，还可以包括其他应用环境，本说明书不做限制。
[0105]
具体地，本发明实施提供了一种企业间合作意向的定量评价方法，能够对主匹配
企业与次匹配企业之间的合作意向进行定量评价。图2所示为本发明实施例一种企业间合作意向的定量评价方法的流程图，在本图中描述了根据主匹配企业的主营产品以及次匹配企业的多个主营产品对主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向进行定量评价的过程，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或装置产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行。具体的如图2所示，所述方法可以包括：
[0106]
步骤201：获取主匹配企业和次匹配企业的多个主营产品，其中，所述主匹配企业的主营产品的需求类型与所述次匹配企业的多个主营产品的需求类型能够达成合作；
[0107]
步骤202：通过自然语言识别算法计算所述次匹配企业的多个主营产品与主匹配企业的主营产品之间的匹配度得分，所述匹配度得分的数值大小位于0至1之间；
[0108]
步骤203：对所述次匹配企业的多个主营产品对应的匹配度得分进行降序排序；
[0109]
步骤204：按照本说明书公式(1)计算合作意向第一得分；
[0110]
在本步骤中，公式(1)为：
[0111][0112]
其中，s表示所述合作意向第一得分，s1表示所述降序排序中排名第一的所述匹配度得分，s2表示所述降序排序中排名第二的所述匹配度得分，s3表示所述降序排序中排名第二的所述匹配度得分，s
n-2
表示所述降序排序中排名第n-2的所述匹配度得分，s
n-1
表示所述降序排序中排名第n-1的所述匹配度得分，sn表示所述降序排序中排名第n的所述匹配度得分；
[0113]
步骤205：根据所述合作意向第一得分评价所述主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向。
[0114]
通过本发明实施例的方法，通过自然语言识别算法分别计算次匹配企业的每个主营产品与主匹配企业的主营产品的匹配度得分，得到多个数值大小位于0至1之间的多个匹配度得分，匹配度得分越高则表示次匹配企业的主营产品与主匹配企业的主营产品之间能够形成合作的可能性越高，然后再对多个匹配度得分进行降序排序，并根据降序排序后的每个匹配度得分计算合作意向第一得分，最后即可根据合作意向第一得分评价主匹配企业与次匹配企业之间的合作意向，实现了根据主匹配企业的主营产品和次匹配企业的多个主营产品计算主匹配企业与次匹配企业的合作意向得分，能够定量评价主匹配企业和次匹配企业的合作意向，对主匹配企业与次匹配企业之间的合作洽谈起到一定的指导作用。与现有技术中利用人工经验对待合作企业和目标合作企业之间的合作可能性进行分析方案相比，解决了利用人工经验对待合作企业和目标合作企业之间的合作可能性进行分析的工作量大、效率低，且人工经验不能对企业间合作可能性进行定量分析，导致分析结果存在一定的误差的问题。
[0115]
在本发明是实施例中，需求类型可以包括购买和卖出，主匹配企业的主营产品的需求类型与次匹配企业的多个主营产品的需求类型能够达成合作，例如，主匹配企业的主营产品a的需求类型为购买，次匹配企业的多个主营产品b、c、d的需求类型为卖出，则主匹
配企业的主营产品a与次匹配企业的主营产品b、c、d能够达成合作。然后通过自然语言识别算法计算次匹配企业的主营产品b、c、d分别与主匹配企业的主营产品a之间到的匹配度得分，具体地，可以通过自言语言识别算法对主营产品b与主营产品a、主营产品c与主营产品a、主营产品d与主营产品a在文本上的相似度，相似度越高，则匹配度得分越高。需要说明的是，匹配度得分的数值大小位于0至1之间。
[0116]
例如，主营产品b与主营产品a的匹配度得分为0.8,，主营产品c与主营产品a的匹配得分为0.7、主营产品d与主营产品a的匹配度得分为0.6，则降序排序为0.8、0.7、0.6，然后按照公式(1)计算合作意向第一得分为1.376。
[0117]
然后根据合作意向第一得分评价主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向，其中，合作意向第一得分越高，则说明主匹配企业与次匹配企业之间的合作意向越强。
[0118]
需要说明的是，当一个主匹配企业与多个次匹配企业进行合作意向的定量评价时，多个次匹配企业的主营产品数量应相同。从而根据合作意向第一得分评价多个次匹配企业与同一主匹配企业之间的合作意向，以便于主匹配企业根据合作意向得分从多个次匹配企业中选择最终合作企业。当主匹配企业的主营产品为多个时，需要按照步骤202-步骤204分别计算主匹配企业的每个主营产品对应的合作意向第一得分，然后取平均值，得到主匹配企业与次匹配企业最终的合作意向第一得分。
[0119]
根据本发明的一个实施例，步骤202通过自然语言识别算法计算所述次匹配企业的多个主营产品与主匹配企业的主营产品之间的匹配度得分进一步包括，
[0120]
通过自然语言识别算法对所述主匹配企业的主营产品进行分析，得到所述主匹配企业的主营产品的第一匹配词集合和第二匹配词集合；
[0121]
对所述次匹配企业的主营产品与所述主匹配企业的主营产品的第一匹配词集合或第二匹配词集合进行相似度匹配，并根据相似度匹配结果计算所述次匹配企业的主营产品与主匹配企业的主营产品之间的匹配度得分。
[0122]
在本发明实施例中，第一匹配词集合可以为主匹配企业的主营产品的相同词集合，第二匹配词集合可以为主匹配企业的主营产品的同义词集合。可以理解为，相同词集合中的词语与主匹配企业的主营产品相同，同义词集合中的词语在语义上与主匹配企业的主营产品相同。然后对次匹配企业的主营产品与主匹配企业的主营产品的相同词集合或同义词集合进行相似度匹配，根据相似度匹配的结果计算次匹配企业的主营产品与主匹配企业的主营产品之间的匹配度得分。可选地，由于相同词集合中的词语与主匹配企业的主营产品相同，因此可以对次匹配企业的主营产品与相同词集合的匹配度赋予较高的权重，同义词集合中的词语在语义上与主匹配企业的主营产品相同，因此可以对次匹配企业的主营产品与相同词集合的匹配度赋予较低的权重，根据权重计算两个匹配度之和，作为次匹配企业的一个主营产品与主匹配企业的主营产品之间的匹配度得分。
[0123]
优选地，为了提高计算效率，根据本发明的一个实施例，如图3所示，对所述次匹配企业的主营产品与所述主匹配企业的主营产品的第一匹配词集合或第二匹配词集合进行相似度匹配，并根据相似度匹配结果计算所述次匹配企业的主营产品与主匹配企业的主营产品之间的匹配度得分的过程进一步包括，
[0124]
步骤301：对所述次匹配企业的主营产品与所述主匹配企业的主营产品的第一匹配词集合进行第一相似度匹配；
[0125]
步骤302：若第一相似度匹配成功，则所述匹配度得分为第一预设值；
[0126]
步骤303：若第一相似度匹配未成功，则对所述次匹配企业的主营产品与所述主匹配企业的主营产品的第二匹配词集合进行第二相似度匹配；
[0127]
步骤304：若第二相似度匹配成功，则所述匹配度得分为第二预设值。
[0128]
可以理解为，首先对次匹配企业的主营产品与相同词集合进行匹配，若匹配成功，则表示次匹配企业的主营产品与主匹配企业的主营产品完全相同，则不再对该主营产品与同义词集合进行匹配。
[0129]
需要说明的是，第一预设值和第二预设值可以根据业务需要进行设定，第一预设值应当大于第二预设值。
[0130]
根据本发明的一个实施例，为了进一步地扩大匹配范围，若步骤303中的第二相似度匹配未成功，所述方法还包括，
[0131]
通过自然语言识别算法对所述主匹配企业的主营产品进行分析，得到所述主匹配企业的主营产品的第三匹配词集合、第四匹配词集合和第五匹配词集合；
[0132]
对所述次匹配企业的主营产品与所述主匹配企业的第三匹配词集合、第四匹配词集合和第五匹配词集合分别进行第三相似度匹配、第四相似度匹配和第五相似度匹配，分别得到第三相似度匹配、第四相似度匹配和第五相似度匹配对应的匹配度得分；
[0133]
选择所述第三相似度匹配、第四相似度匹配和第五相似度匹配对应的匹配度得分中的最大值作为所述匹配度得分；
[0134]
所述第三相似度匹配包括，对所述次匹配企业的主营产品与所述主匹配企业的主营产品的第三匹配词集合进行第三相似度匹配，若匹配成功，则所述第三相似度匹配对应的匹配度得分为第三预设值；
[0135]
所述第四相似度匹配包括，对所述次匹配企业的主营产品与所述主匹配企业的主营产品的第四匹配词集合进行第四相似度匹配，若匹配成功，则所述第四相似度匹配对应的匹配度得分为第四预设值；
[0136]
所述第五相似度匹配包括，对所述次匹配企业的主营产品与所述主匹配企业的主营产品的第五匹配词集合进行第五相似度匹配，若匹配成功，则所述第五相似度匹配对应的匹配度得分为第五预设值。
[0137]
在本发明实施例中，第三匹配词集合、第四匹配词集合和第五匹配词集合可以分别表示相似词集合、上位词集合和下位词集合，可以理解为，相似词集合中的词语在语义上与主匹配企业的主营产品的相似，上位词集合中的词语在语义上为主匹配企业的主营产品的上位词，下位词集合中的词语在语义上为主匹配企业的主营产品的下位词。然后对所述次匹配企业的主营产品与所述主匹配企业的相似词集合、上位词集合和下位词集合分别进行第三相似度匹配、第四相似度匹配和第五相似度匹配，分别得到第三相似度匹配、第四相似度匹配和第五相似度匹配对应的匹配度得分，其中，第三相似度匹配对应的匹配度得分为第三预设值，第四相似度匹配对应的匹配度得分为第四预设值，第五相似度匹配对应的匹配度得分为第五预设值。需要说明的是，由于相似词集合、上位词集合或下位词集合的词语与主匹配企业的主营产品不完全相同，因此需要将次匹配企业的一个主营产品分别与相似词集合、上位词集合或下位词集合的词语进行匹配，得到三个不同的匹配度，然后取这三个匹配度中数值最大的作为次匹配企业的一个主营产品与主匹配企业的一个主营产品的
匹配度得分。
[0138]
根据本发明的一个实施例，为了进一步地提高评价主匹配企业与次匹配企业的合作意向的精确度，可以加入更多的评价因素，例如主匹配企业预先确定的匹配范围、主匹配企业与次匹配企业之间的关注情况等，再结合本说明书图2所示的方法，对主匹配企业与次匹配企业之间的合作意向进行评价。
[0139]
具体地，根据本发明的一个实施例，如图4所示，步骤201获取主匹配企业和次匹配企业的多个主营产品之前，所述方法还包括，
[0140]
步骤401：获取所述主匹配企业的匹配企业范围；
[0141]
步骤402：根据所述匹配企业范围和所述次匹配企业计算所述主匹配企业和次匹配企业的企业范围得分；
[0142]
步骤403：根据所述企业范围得分以及所述合作意向第一得分计算合作意向第二得分；
[0143]
步骤404：根据所述合作意向第二得分评价所述主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向。
[0144]
在本发明实施例中，主匹配企业的匹配企业范围中包括多个企业，主匹配企业的匹配企业范围可以由主匹配企业的工作人员预先设定，例如主匹配企业的工作人员预先通过市场调查等方式，从众多的企业中筛选出符合工作人员要求的企业，得到主匹配企业的匹配企业范围。然后再根据所述匹配企业范围和所述次匹配企业计算所述主匹配企业和次匹配企业的企业范围得分，例如主匹配企业的工作人员预先为匹配企业范围中的多个企业设定分值，在匹配企业列表中查找次匹配企业，若查找到，则将查找到的企业的分值作为次匹配企业的企业范围得分，然后再根据企业范围得分以及步骤204得到的合作意向第一得分计算合作意向第二得分，可选地，可以计算企业范围得分与合作意向第一得分之和，作为合作意向第二得分。最后根据所述合作意向第二得分评价所述主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向。可以理解为，合作意向第二得分越高，则主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向越强。
[0145]
根据本发明的一个实施例，步骤402根据所述匹配企业范围和所述次匹配企业计算所述主匹配企业和次匹配企业的企业范围得分进一步包括，
[0146]
将所述次匹配企业与所述匹配企业范围进行比较，确定所述次匹配企业所属的目标匹配企业范围；
[0147]
将所述目标匹配企业范围的预设分值作为所述企业范围得分。
[0148]
在本发明实施例中，主匹配企业的工作人员可以对匹配企业范围中的多个企业划分不同的评分等级，即，匹配企业范围中包括多个等级对应的企业，每个等级下的企业对应所述目标匹配企业范围。首先在匹配企业范围中确定次匹配企业所属的目标匹配企业范围，即可确定次匹配企业对应的评分等级，然后将确定的评分等级对应的分值作为所述企业匹配范围得分。
[0149]
在本发明实施例中，由于主匹配企业的匹配企业范围是主匹配企业的工作人员预先进行市场调查等确定的，存在一定的主观因素，因此，为了提高定量评价主匹配企业与次匹配企业之间的合作意向的精确度，需要综合考虑企业范围得分和根据企业的主营产品的匹配程度计算的合作意向第一得分。因此，根据本发明的一个实施例，步骤403根据所述企
业范围得分以及所述合作意向第一得分计算合作意向第二得分进一步包括，
[0150]
按照预定的权重，计算所述企业范围得分与合作意向第一得分之和，得到所述合作意向第二得分。
[0151]
在本发明实施例中，可以将多个企业的历史合作情况以及多个企业的主营产品、匹配企业范围进行模型分析，得到最优的权重值作为所述预定的权重，然后在按照预定的权重计算企业范围得分与合作意向第一得分之和，得到合作意向第二得分。可以理解为，合作意向第二得分综合考虑了根据主匹配企业的工作人员预先设定的匹配企业范围得到的企业范围得分以根据主匹配企业的主营产品与次匹配企业的主营产品计算的企业匹配范围第一得分，得到能够表示主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向的最优的合作意向第二得分，从而提高了定量评价主匹配企业与次匹配企业之间的合作意向的精确度。
[0152]
根据本发明的一个实施例，如图5所示，步骤201获取主匹配企业和次匹配企业的多个主营产品之前，所述方法还包括，
[0153]
步骤501：获取所述主匹配企业与所述次匹配企业之间的关注情况；
[0154]
步骤502：根据所述关注情况计算所述主匹配企业和次匹配企业的关注情况得分；
[0155]
步骤503：根据所述关注情况得分以及所述合作意向第一得分计算合作意向第三得分；
[0156]
步骤504：根据所述合作意向第三得分评价所述主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向。
[0157]
在本发明实施例中，主匹配企业或次匹配企业的工作人员还可以预先通过市场调查等方式，对一个或多个企业进行关注，例如关注企业的微信公众号、微博等。例如，主匹配企业的工作人员预先关注了企业a，则说明企业a的与主匹配企业能够达成合作的可能性较高，因此，根据关注情况计算主匹配企业和次匹配企业的关注情况得分，然后再根据关注情况得分以及步骤204得到的合作意向第一得分计算合作意向第三得分；以根据合作意向第三得分评价主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向。若第三得分越高，则说明主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向越强。
[0158]
根据本发明的一个实施例，步骤501所述的关注情况包括主匹配企业与次匹配企业之间互相关注、主匹配企业与次匹配企业之间单向关注。可以理解为，当主匹配企业与次匹配企业之间互相关注时，说明主匹配企业与次匹配企业互相均对对方感兴趣，表示主匹配企业与次匹配企业之间的合作可能性较强；当主匹配企业与次匹配企业之间单向关注时，表示一方对另一方单方面感兴趣，主匹配企业与次匹配企业之间也存在一定的合作可能性。因此，根据所述关注情况计算所述主匹配企业和次匹配企业的关注情况得分进一步包括，
[0159]
将所述主匹配企业与次匹配企业之间互相关注对应的得分或匹配企业与次匹配企业之间单向关注对应的得分作为所述关注情况得分。
[0160]
在本发明实施例中，互相关注对应的得分或单向关注对应的得分可以根据主匹配企业或次匹配企业的需要进行设定，需要说明的是，互相关注对应的得分应当高于单向关注对应的得分。
[0161]
根据本发明的一个实施例，步骤503根据所述关注情况得分以及所述合作意向第一得分计算合作意向第三得分进一步包括，
[0162]
按照预定的权重，计算所述关注情况得分与合作意向第一得分之和，得到所述合作意向第三得分。
[0163]
在本发明实施例中，可以将多个企业的历史合作情况以及多个企业的主营产品、关注情况进行模型分析，得到最优的权重值作为所述预定的权重，然后在按照预定的权重计算关注情况得分与合作意向第一得分之和，得到合作意向第三得分。可以理解为，合作意向第三得分综合考虑了根据主匹配企业或次匹配企业的关注情况得到的关注情况得分以根据主匹配企业的主营产品与次匹配企业的主营产品计算的企业匹配范围第一得分，得到能够表示主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向的最优的合作意向第三得分，从而提高了定量评价主匹配企业与次匹配企业之间的合作意向的精确度。
[0164]
在本发明的一些其他实施例中，还可以同时结合企业匹配范围、关注情况以及企业主营产品之间的匹配度，具体地，如图6所示，步骤201获取主匹配企业和次匹配企业的多个主营产品之前，所述方法还包括，
[0165]
步骤601：获取所述主匹配企业的匹配企业范围，根据所述匹配企业范围和所述次匹配企业计算所述主匹配企业和次匹配企业的企业范围得分；
[0166]
步骤602：获取所述主匹配企业与所述次匹配企业之间的关注情况，根据所述关注情况计算所述主匹配企业和次匹配企业的关注情况得分；
[0167]
步骤603：根据所述企业范围得分、关注情况得分和所述合作意向第一得分计算合作意向第四得分；
[0168]
步骤604：根据所述合作意向第四得分评价所述主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向。
[0169]
进一步地，步骤603根据所述企业范围得分、关注情况得分和所述合作意向第一得分计算合作意向第四得分进一步包括，
[0170]
按照预定的权重，计算所述企业范围得分、关注情况得分和所述合作意向第一得分之和，得到所述合作意向第四得分。
[0171]
在本发明实施例中，可以将多个企业的历史合作情况以及多个企业的主营产品、匹配企业范围、关注情况进行模型分析，得到最优的权重值作为所述预定的权重，然后在按照预定的权重计算企业范围得分、关注情况得分和所述合作意向第一得分之和，得到合作意向第四得分。
[0172]
根据本发明的一个实施例，步骤205根据所述合作意向第一得分评价所述主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向进一步包括，
[0173]
确定所述合作意向第一得分所属的合作意向等级，所述合作意向等级中的每一等级均包括合作第一意向得分上限值和合作意向第一得分下限值；
[0174]
根据所述合作意向等级评价所述主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向。
[0175]
在本发明实施例中，可以对多个企业的历史合作情况(例如合作洽谈、合作邀约、签约合作等)以及各企业的合作意向第一得分情况进行模型分析，将历史的多个合作意向第一得分划分为多个合作意向等级，多个合作意向等级对应多个历史合作情况。最后根据合作意向等级评价主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向。
[0176]
本发明实施例还提供了一种企业间合作意向的定量评价装置，如图7所示，包括，
[0177]
主营产品获取单元701，用于获取主匹配企业和次匹配企业的多个主营产品，其
中，所述主匹配企业的主营产品的需求类型与所述次匹配企业的多个主营产品的需求类型能够达成合作；
[0178]
匹配度得分计算单元702，用于通过自然语言识别算法计算所述次匹配企业的多个主营产品与主匹配企业的主营产品之间的匹配度得分，所述匹配度得分的数值大小位于0至1之间；
[0179]
合作意向得分计算单元703，用于对所述次匹配企业的多个主营产品对应的匹配度得分进行降序排序；按照公式：
[0180][0181]
计算合作意向第一得分，其中，s表示所述合作意向第一得分，s1表示所述降序排序中排名第一的所述匹配度得分，s2表示所述降序排序中排名第二的所述匹配度得分，s3表示所述降序排序中排名第二的所述匹配度得分，s
n-2
表示所述降序排序中排名第n-2的所述匹配度得分，s
n-1
表示所述降序排序中排名第n-1的所述匹配度得分，sn表示所述降序排序中排名第n的所述匹配度得分；
[0182]
合作意向评价单元704，用于根据所述合作意向得分评价所述主匹配企业和次匹配企业之间的合作意向。
[0183]
由于上述装置解决问题的原理与上述方法相似，因此上述装置的实施可以参见上述方法的实施，重复之处不再赘述。
[0184]
如图8所示为本发明实施例计算机设备的结构示意图，本发明中的装置可以为本实施例中的计算机设备，执行上述本发明的方法。计算机设备802可以包括一个或多个处理设备804，诸如一个或多个中央处理单元(cpu)，每个处理单元可以实现一个或多个硬件线程。计算机设备802还可以包括任何存储资源806，其用于存储诸如代码、设置、数据等之类的任何种类的信息。非限制性的，比如，存储资源806可以包括以下任一项或多种组合：任何类型的ram，任何类型的rom，闪存设备，硬盘，光盘等。更一般地，任何存储资源都可以使用任何技术来存储信息。进一步地，任何存储资源可以提供信息的易失性或非易失性保留。进一步地，任何存储资源可以表示计算机设备802的固定或可移除部件。在一种情况下，当处理设备804执行被存储在任何存储资源或存储资源的组合中的相关联的指令时，计算机设备802可以执行相关联指令的任一操作。计算机设备802还包括用于与任何存储资源交互的一个或多个驱动机构808，诸如硬盘驱动机构、光盘驱动机构等。
[0185]
计算机设备802还可以包括输入/输出模块810(i/o)，其用于接收各种输入(经由输入设备812)和用于提供各种输出(经由输出设备814)。一个具体输出机构可以包括呈现设备816和相关联的图形用户接口(gui)818。在其他实施例中，还可以不包括输入/输出模块810(i/o)、输入设备812以及输出设备814，仅作为网络中的一台计算机设备。计算机设备802还可以包括一个或多个网络接口820，其用于经由一个或多个通信链路822与其他设备交换数据。一个或多个通信总线824将上文所描述的部件耦合在一起。
[0186]
通信链路822可以以任何方式实现，例如，通过局域网、广域网(例如，因特网)、点对点连接等、或其任何组合。通信链路822可以包括由任何协议或协议组合支配的硬连线链路、无线链路、路由器、网关功能、名称服务器等的任何组合。
[0187]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
[0188]
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
[0189]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0190]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0191]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0192]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0193]
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。