[发明专利]基于知识图谱的智能推荐方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于知识图谱的智能推荐方法，其特征在于，包括：

从预设的政策发布网站抓取政策项目数据，以及从预设的企业信息公示网站抓取企业数据；

通过预设的深度学习模型确定所述政策项目数据以及所述企业数据所属的行业类别；

从所述政策项目数据中抽取实体以及属性以建立政策知识图谱，以及从所述企业数据中抽取实体以及属性以建立企业知识图谱；

接收用户终端输入的查询数据，所述查询数据包括必选项以及可选项，所述必选项包括企业名称以及企业行业；

根据所述查询数据到所述企业知识图谱中查询企业实体；

若未查询到企业实体，根据所述必选项中的企业行业到所述政策知识图谱中对政策项目实体的行业属性进行匹配，并将匹配到的政策项目实体返回给用户终端；

若查询到企业实体，将企业实体的企业属性以及政策知识图谱中的政策项目实体的政策项目属性输入到预设的二分类模型中，以由所述二分类模型确定与所述企业实体相匹配的政策项目实体，并将与所述企业实体相匹配的政策项目实体返回给用户终端。

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的智能推荐方法，其特征在于，所述政策项目数据包括政策来源、项目说明、支持对象、限制对象以及排除对象。

3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的智能推荐方法，其特征在于，所述企业数据包括基本信息以及行为信息；所述基本信息包括企业的注册地址、上市属性、统计关系以及法人；所述行为信息包括企业的经营信息、招聘信息以及招投标信息。

4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的智能推荐方法，其特征在于，所述深度学习模型的结构包括BERT以及Softmax，其中，BERT用于提取文本特征，Softmax为输出层。

5.根据权利要求1所述的基于知识图谱的智能推荐方法，其特征在于，所述企业知识图谱的实体包括企业以及人，所述企业知识图谱的实体的属性包括注册资本，注册日期，人数，地址以及营业收入；所述政策知识图谱的实体包括政策项目；所述政策知识图谱的实体的属性包括政策行业类别以及政策项目条件。

6.根据权利要求1所述的基于知识图谱的智能推荐方法，其特征在于，所述通过预设的深度学习模型确定所述政策项目数据以及所述企业数据所属的行业类别之前，所述方法还包括：

对所述深度学习模型进行训练。

7.根据权利要求1所述的基于知识图谱的智能推荐方法，其特征在于，所述将企业实体的企业属性以及政策知识图谱中的政策项目实体的政策项目属性输入到预设的二分类模型中，以由所述二分类模型确定与所述企业实体相匹配的政策项目实体之前，所述方法还包括：

对所述二分类模型进行训练。

8.一种基于知识图谱的智能推荐装置，其特征在于，包括用于执行如权利要求1-7任一项所述方法的单元。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时可实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。