需要一套基于大数据分析、人工智能算法的框架，来对C端用户、B端用户、G端用户进行用户特征行为描述，建立用户画像；对科技成果、专家服务、检测服务等资源进行资源特征描述，建立资源画像；并自动形成两者的匹配。通过对海量用户基本信息、行为轨迹、各类资源信息以及交易订单等数据应用分类、回归、聚合等算法进行数据分析，并通过机器深度学习算法进行强化训练，自动形成用户偏好推测模型、资源特征标注模型、从而实现用户画像、资源画像，智能匹配、智能推送等一系列应用场景的技术支持。
1）本技术框架，必须能支撑输入用户行为、包括行为轨迹、交易数据、留言内容等，分析用户特征，形成用户画像；
2）本技术框架，必须能支撑自动分析历史资源数据，自动拟合资源画像模型，通过输入资源信息，自动完成标签标注，形成资源画像；
3）本技术框架，必须能支撑根据自动形成的用户画像与资源画像的基础特征，通过系统匹配向用户推荐适合的资源与资讯数据，例如科技成果、专家服务、设备检测、政策信息、招采信息、新闻资讯等。