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龙图腾网获悉福建新大陆软件工程有限公司申请的专利一种基于用户画像协同分析的公文处理人推荐方法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：CN115510185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211107572.0，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于用户画像协同分析的公文处理人推荐方法是由焦洪林;朱坚;王雷;赵庆勇设计研发完成，并于2022-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户画像协同分析的公文处理人推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供了文本推荐技术领域的一种基于用户画像协同分析的公文处理人推荐方法，包括如下步骤：步骤S10、采集大量的公文样本；步骤S20、对采集的各所述公文样本进行预处理得到公文数据集；步骤S30、基于所述公文数据集构建公文处理人的用户画像；步骤S40、基于所述用户画像对公文处理人进行聚类得到聚类矩阵；步骤S50、基于所述聚类矩阵构建公文推荐模型；步骤S60、基于F1值对所述公文推荐模型进行校验；步骤S70、利用校验后的所述公文推荐模型进行公文处理人的推荐。本发明的优点在于：极大的提升了公文推荐的准确率以及效率。

本发明授权一种基于用户画像协同分析的公文处理人推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用户画像协同分析的公文处理人推荐方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S10、采集大量的公文样本； 步骤S20、对采集的各所述公文样本进行预处理得到公文数据集； 步骤S30、基于所述公文数据集构建公文处理人的用户画像； 步骤S40、基于所述用户画像的相似度矩阵对公文处理人进行聚类得到聚类矩阵； 步骤S50、基于所述聚类矩阵构建公文推荐模型； 步骤S60、基于F1值对所述公文推荐模型进行校验； 步骤S70、利用校验后的所述公文推荐模型进行公文处理人的推荐； 所述步骤S30具体包括： 步骤S31、基于静态标签信息和动态标签信息构建用户画像的标签体系；所述静态标签信息至少包括性别、年龄、职务以及所属部门；所述动态标签信息包括负责领域以及办理习惯；所述负责领域包括下一环节处理人记录、公文具体内容；所述办理习惯包括办理频率以及办理时间； 步骤S32、基于所述标签体系以及公文数据集构建用户画像； 步骤S33、对各所述用户画像进行多维相似度计算，得到用户的相似度矩阵US； 所述步骤S40具体包括： 步骤S41、设定初始用户类的集合C的容量为0、待聚类的公文处理人为集合U、聚类个数为m； 步骤S42、判断集合U是否为空，若否，则基于所述相似度矩阵US获取最相似的一对用户ui，uj以及对应的相似度值Max，将所述相似度矩阵US对应位置设为0，并进入步骤S43；若是，则进入步骤S46； 步骤S43、判断当前是否为首次聚类，若是，则进入步骤S44；若否，则进入步骤S45； 步骤S44、判断当前聚类总数是否等于m，若是，则从所有已有聚类中选取包含用户最少的聚类进行新用户添加，并进入步骤S42；若否，则创建新类，并将当前两位用户加入新创建的类中，从集合U中删除对应的用户，并进入步骤S45； 步骤S45、遍历集合C中的类别ci，若ui和uj有一个用户属于类别ci，则直接将另一个用户加入类别ci，从集合U中删除对应的用户，并进入步骤S42；若ui和uj不属于集合C，则进入步骤S44； 步骤S46、在集合C遍历完后，判断当前聚类总数是否等于m，若是，则基于各聚类得到聚类矩阵CM；若否，则进入步骤S47； 步骤S47、以聚类中包含的用户数递减排序，遍历排序后的用户组进行组别分割，并进入步骤S46； 所述步骤S50中，所述公文推荐模型用于执行如下步骤： 步骤S51、从所述聚类矩阵CM中筛选包含当前环节的公文处理人ui的用户组； 步骤S52、基于所述ui所在的位置在用户组中向左搜索，找出所有位于所述ui左边的用户，得到相似用户集合； 步骤S53、获取所述相似用户集合中各用户的偏好集合SU=SU1，SU2，…，SUn；其中，SUn表示第n位相似用户的偏好公文集合； 步骤S54、利用所述聚类矩阵CM对偏好集合SU中的公文进行加权，进而对相似度进行降序排序： 步骤S55、基于相似度的排序结果对公文处理人的推荐结果进行召回。

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