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申请/专利权人：贵阳康养职业大学;贵州微育科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于多源大数据的康养服务智能匹配方法及系统，对目标数据进行分解，得到多个数据子集，再进行描述向量抽取，得到子集描述向量，以依据各子集描述向量对各数据子集进行第一画像标签推理，得到数据子集画像标签；从而依据各数据子集画像标签确定各影响系数，对各子集描述向量进行调节得到调节子集描述向量，最后依据各调节子集描述向量对目标数据集进行第二画像标签推理，得到目标数据集的用户画像推理结果，进行康养服务的匹配。因为对各子集描述向量进行调节的影响系数代表数据子集对于目标数据集的重要性，调节获得的各调节子集描述向量可以更准确地表征目标数据集，用户画像推理结果更加准确，提高康养服务的合理匹配。

主权项：1.一种基于多源大数据的康养服务智能匹配方法，其特征在于，所述方法包括：对目标用户多源数据集进行分解，得到所述目标用户多源数据集包括的多个数据子集；对各所述数据子集进行描述向量抽取，得到各所述数据子集的子集描述向量；依据各所述数据子集的子集描述向量，分别对各所述数据子集进行第一画像标签推理，得到各所述数据子集的数据子集画像标签；对于各所述数据子集，依据所述数据子集的数据子集画像标签，确定所述数据子集的影响系数，并依据所述数据子集的所述子集描述向量和所述影响系数，确定所述数据子集的调节子集描述向量，所述影响系数用于指示所述数据子集对于所述目标用户多源数据集的用户画像推理结果的重要性；依据所述多个数据子集的调节子集描述向量，对所述目标用户多源数据集进行第二画像标签推理，得到所述目标用户多源数据集的用户画像推理结果；基于所述用户画像推理结果，在预设的康养服务列表中确定匹配的康养服务；其中，所述依据所述数据子集的数据子集画像标签，确定所述数据子集的影响系数，包括：获取所述第一画像标签推理的标签类型数量，并确定所述标签类型数量的等概率分布；确定所述数据子集的数据子集画像标签和所述等概率分布之间的误差；将所述误差确定为所述数据子集的影响系数；所述依据所述数据子集的所述子集描述向量和所述影响系数，确定所述数据子集的调节子集描述向量，包括：将所述数据子集的所述子集描述向量与所述数据子集的所述影响系数进行作积，得到所述数据子集的所述调节子集描述向量；所述依据所述多个数据子集的调节子集描述向量，对所述目标用户多源数据集进行第二画像标签推理，得到所述目标用户多源数据集的用户画像推理结果，包括：对所述多个数据子集的调节子集描述向量进行描述向量融合操作，得到融合子集描述向量；依据所述融合子集描述向量，对所述目标用户多源数据集进行第二画像标签推理，得到所述目标用户多源数据集的用户画像推理结果。

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