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摘要：本发明提出一种建筑工程信息的推荐方法、推荐系统、计算机设备及介质，推荐方法包括：获取待分析建筑工程信息；对待分析建筑工程信息进行数据清洗，得到目标建筑工程信息，目标建筑工程信息包括多个目标数据实体；基于多个目标数据实体构建工程信息关联图谱，工程信息关联图谱用于反映各个目标数据实体之间的关系；获取用户针对建筑工程的订阅数据和行为数据；根据订阅数据、行为数据和工程信息关联图谱构建工程信息推荐模型；响应于用户访问目标工程页面生成的行为指令，根据工程信息推荐模型生成推荐结果；根据本发明实施例的技术方案，可以为相应的建材企业识别潜在的商机和项目需求提供更可靠的数据支撑，有利于提高企业的运营效率。

主权项：1.一种建筑工程信息的推荐方法，其特征在于，包括：获取待分析建筑工程信息；对所述待分析建筑工程信息进行数据清洗，得到目标建筑工程信息，其中，所述目标建筑工程信息包括多个目标数据实体；基于所述多个目标数据实体构建工程信息关联图谱，其中，所述工程信息关联图谱用于反映各个所述目标数据实体之间的关系；其中，所述工程信息关联图谱包括：工程项目的详细信息、公司之间的关系以及联系人信息；获取用户针对建筑工程的订阅数据和行为数据；根据所述订阅数据、所述行为数据和所述工程信息关联图谱构建工程信息推荐模型；响应于用户访问目标工程页面生成的行为指令，根据所述工程信息推荐模型生成推荐结果；所述根据所述订阅数据、所述行为数据和所述工程信息关联图谱构建工程信息推荐模型，包括：将所述订阅数据、所述行为数据和所述工程信息关联图谱进行数据整合，生成数据源；其中，所述订阅数据包括：用户针对建筑工程主动选择订阅或关注的内容；所述用户的行为数据包括：用户在相应的建筑工程服务系统上的点击记录、浏览记录以及搜索记录；将所述数据源进行特征提取处理，转化成特征数据集，其中，所述特征数据集为影响建筑工程信息的关键特征数据；其中，所述关键特征数据包括：用户的历史行为、兴趣偏好、活跃度、工程项目的热度、预算、进度、公司的信誉度以及公司的实力；确定所述特征数据集的数据类型，根据所述数据类型确定对应的目标推荐算法；利用所述目标推荐算法和所述特征数据集训练工程信息推荐模型；确定所述工程信息推荐模型的性能评估指标；根据所述性能评估指标对所述工程信息推荐模型进行参数调优，得到训练好的工程信息推荐模型；所述确定所述特征数据集的数据类型，根据所述数据类型确定对应的目标推荐算法，包括：当确定所述特征数据集为第一数据类型，确定目标推荐算法为相似度算法，其中，所述第一数据类型用于反映所述特征数据集的特征明显；其中，所述相似度的计算公式如下： 其中，A和B分别表示两个公司的特征值集合，表示两个集合的交集大小，表示两个集合的并集大小，是相似度；当确定所述特征数据集为第二数据类型，确定目标推荐算法为深度学习推荐算法，其中，所述第二数据类型用于反映所述特征数据集的数据量大；其中，所述深度学习推荐算法包括：将用户历史行为记录、公司、联系人特征表示为状态向量，根据当前的状态向量选择推荐的动作，对采取动作后的结果进行评估的反馈，即确定当前动作的奖励，根据奖励、状态向量、动作优化推荐策略。

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