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申请/专利权人：深圳市中元产教融合科技有限公司

摘要：本发明适用于数据处理技术领域，提供了一种基于产教融合的任务报告的生成方法及服务系统，包括：若接收到目标对象发布任务的任务信息，则基于任务信息确定任务特征参量；根据各个候选群组内的各个候选用户的用户行为数据，生成候选群组对应的行为特征参量；将任务特征参量与行为特征参量导入到预设的匹配推荐算法，计算候选群组与任务信息之间的匹配度；将与任务信息之间的匹配度大于预设的推荐阈值的候选群组识别为目标群组，并从目标群组中选取与任务信息对应的目标用户；采集目标用户在执行任务时的任务执行记录，并生成任务对应的任务管理报告。采用本发明减少了大量无效的匹配操作，提高了用户匹配操作的效率以及任务管理的效率。

主权项：1.一种任务报告的生成方法，其特征在于，包括：若接收到目标对象发布任务的任务信息，则基于所述任务信息确定任务特征参量；根据各个候选群组内的各个候选用户的用户行为数据，生成所述候选群组对应的行为特征参量；将所述任务特征参量与所述行为特征参量导入到预设的匹配推荐算法，计算所述候选群组与所述任务信息之间的匹配度；将与所述任务信息之间的所述匹配度大于预设的推荐阈值的所述候选群组识别为所述任务信息对应的目标群组，并从所述目标群组中选取与所述任务信息对应的目标用户；采集所述目标用户在执行所述任务时的任务执行记录，并生成所述任务对应的任务管理报告；所述根据各个候选群组内的各个候选用户的用户行为数据，生成所述候选群组对应的行为特征参量，包括：根据所述用户行为数据中携带的用户标识，将所有所述用户行为数据划分为多个用户组；每个用户组内包含的用户信息携带的用户标识相同；每个所述用户标识对应一个所述候选用户；根据所述用户组内所有所述用户行为数据，生成用户的行为轨迹；所述行为轨迹内包含有多个行为节点；每个所述行为节点包含行为发生地点以及行为事件信息；基于所有所述候选用户对应的所述行为轨迹进行聚类分析，确定所述候选群组对应的特征行为地点以及特征行为事件；根据所述特征行为地点、所述特征行为事件以及所述候选群组对应的基准群组信息，确定多个预设特征维度的评分值；基于各个所述预设特征维度的评分值，构建所述候选群组对应的群组特征画像，将所述群组特征画像作为所述行为特征参量；所述基于所有所述候选用户对应的所述行为轨迹进行聚类分析，确定所述候选群组对应的特征行为地点以及特征行为事件，包括：基于所有所述行为轨迹，将所有所述候选用户的所述行为轨迹重合的所述行为发生地点作为共性特征地点，并基于所述共性特征地点对应的行为事件信息，确定共性特征行为；分别对各个所述候选用户的所述行为轨迹进行分析，选取除所述共性特征地点外，发生次数大于预设的次数阈值的行为发生地点作为所述用户对应的个性发生地点；计算所述个性发生地点相互之间的关联度，将所述关联度大于预设关联阈值的个性发生地点构成个性发生地点组；若任一所述个性发生地点组对应的个性发生地点的个数大于预设的个数阈值，则生成关于所述个性发生地点组对应的个性特征地点，并基于所述个性发生地点组内各个个性发生地点对应的行为事件信息，确定所述个性特征地点关联的个性特征行为；基于所述共性特征行为以及所述个性特征行为确定所述特征行为事件；以及基于所述共性特征地点以及所述个性特征地点确定所述特征行为地点；其中，计算任意两个所述个性发生地点之间的关联度的计算公式为： 其中，SimilarLvAdd1,Add2为两个所述个性发生地点之间的关联度；Add1为其中一个所述个性发生地点的地点信息；Add2为另一个所述个性发生地点的地点信息；distAdd1,Add2为计算地理距离函数；StayTimex为计算地点停留时间函数；typeAdd1,Add2为计算地点类型相似度函数；ξdist以及ξtime为预设的系数；Basedist为基准距离阈值；EfficTime为有效停留时间。

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