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龙图腾网获悉北京京能招标集采中心有限责任公司申请的专利一种基于人工智能的专家专业智能申报方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120562954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510593986.6，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于人工智能的专家专业智能申报方法及系统是由葛青峰;关相凯;安惠勇;蔺继扬;李丹;丁泓杰;张晓东;段珍珍;艾晨;付南南;刘艳丽;魏星;赵雅昆;王人杰;恒江;王福兵;郝进明;翟羽佳;丁慧设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的专家专业智能申报方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的专家专业智能申报方法及系统，所述方法包括：S1、采集历史申报数据D；S2、根据所述历史申报数据D，构建历史时间段内每次申报任务中专家信息和任务信息分别所对应的专家特征向量和任务特征向量；S3、采用向量数据集合对机器学习模型M进行训练，得到训练好的机器学习模型M*；S4、对待申报任务P，提取对应的待申报任务特征向量Fp；S5、计算每一候选专家的专家特征向量与待申报任务特征向量Fp之间的相似度；S6、基于每一候选专家的专家特征向量与待申报任务特征向量Fp之间的相似度和预测模型M*预测每位候选专家的最终适配概率，并输出最优推荐专家集合。

本发明授权一种基于人工智能的专家专业智能申报方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的专家专业智能申报方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集历史申报数据D；所述历史申报数据D包括：历史时间段内每次申报任务对应的专家信息和任务信息； S2、根据所述历史申报数据D，构建历史时间段内每次申报任务中专家信息和任务信息分别所对应的专家特征向量和任务特征向量； S3、采用向量数据集合对机器学习模型M进行训练，得到训练好的机器学习模型M*； 所述向量数据集合包括多组向量数据，其中，第e组向量数据包括历史时间段内第e次申报任务中专家信息和任务信息分别所对应的专家特征向量和任务特征向量以及该专家特征向量和任务特征向量之间的实际适配评分； S4、对待申报任务P，提取对应的待申报任务特征向量； S5、计算每一候选专家的专家特征向量与待申报任务特征向量之间的相似度； S6、基于每一候选专家的专家特征向量与待申报任务特征向量之间的相似度和预测模型M*预测每位候选专家的最终适配概率，并输出最优推荐专家集合； 所述S6具体包括： S61、将每一候选专家的专家特征向量与待申报任务特征向量输入预测模型M*，得到该候选专家与待申报任务P的初始适配概率； S62、根据该候选专家的专家特征向量与待申报任务特征向量之间的相似度和该候选专家与待申报任务P的初始适配概率，得到该候选专家与待申报任务P的最终适配概率； S63、基于每位候选专家与待申报任务P的最终适配概率，输出最优推荐专家集合； 所述S62具体包括： 根据该候选专家的专家特征向量与待申报任务特征向量之间的相似度和该候选专家与待申报任务P的初始适配概率，采用公式2得到该专家匹配待申报任务P的最终适配概率； 所述公式2为： ； 为第i个候选专家的初始适配概率； 为第i个候选专家在历史申报任务中获得的评价值的标准差； 所有候选专家在历史申报任务中获得的评价值的标准差的最大值； 为第一权重因子； 为第二权重因子； 为第三权重因子；； 为第i个候选专家的最终适配概率值； 表示第i个候选专家的专家特征向量与待申报任务特征向量之间的相似度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京京能招标集采中心有限责任公司，其通讯地址为：100043 北京市石景山区石景山路54号院6号楼5层501-18；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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