[发明专利]一种基于大数据的企业措施匹配方法、设备及介质

说明书

本申请公开了一种基于大数据的企业措施匹配方法、设备及介质，方法包括：获取企业在措施匹配系统上传的企业信息；在预先构建的企业画像标签库中，对所述企业信息进行检索，确定企业画像标签；在预先构建的措施标签库中，对所述企业画像标签进行匹配，确定所述企业对应的匹配措施以及所述匹配措施的匹配度；根据所述匹配措施的匹配度，向所述企业推送所述匹配措施。本申请实施例通过在预先构建的企业画像标签库中，对企业信息进行检索，确定企业画像标签，然后在预先构建的措施标签库中，对企业画像标签进行匹配，能够对符合措施条件的企业智能匹配，精准地向企业推送相应措施，让企业了解自身能获得的措施支持，企业与政府间信息实时互通。

技术领域

本申请涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种基于大数据的企业措施匹配方法、设备及介质。

背景技术

伴随着社会的发展，国家对企业创新越来越重视,为此政府有很多对企业的补助和税收优惠措施，但是需要企业满足一定的条件。

目前，为了清楚了解本企业是否符合些政府优惠措施，很多企业管理层需要花费较多的时间，并且由于不同的企业的条件不同，很多企业无法快速的结合自身企业的条件了解当前的政府措施，导致企业与政府间信息不对称。

发明内容

本申请实施例提供一种基于大数据的企业措施匹配方法、设备及介质，用于解决企业与政府间信息不对称的问题。

本申请实施例采用下述技术方案：

一方面，本申请实施例提供了一种基于大数据的企业措施匹配方法，该方法包括：获取企业在措施匹配系统上传的企业信息；在预先构建的企业画像标签库中，对所述企业信息进行检索，确定所述企业画像标签；在预先构建的措施标签库中，对所述企业画像标签进行匹配，确定所述企业对应的匹配措施以及所述匹配措施的匹配度；根据所述匹配措施的匹配度，向所述企业推送所述匹配措施。

一个示例中，确定所述预先构建的企业画像标签库，具体包括：获取与企业相关的多源信息；对所述多源信息进行预处理，确定预处理的多源信息；对所述预处理的多源信息进行知识学习，以获取所述预处理的多源信息之间的潜在知识；对知识学习后的多源信息进行知识推理，确定企业对应的知识图谱；通过所述知识图谱对所述企业进行画像，确定所述企业画像标签，以构建所述企业画像标签库。

一个示例中，所述对所述预处理的多源信息进行知识学习，以获取所述多源信息之间的潜在知识，具体包括：基于设定的谓词表，通过判别式知识学习算法DSL对所述多源信息中的查询谓词的值进行预测，以及通过无约束最优化算法L-BFGS对所述多源信息进行权重学习，以获取所述预处理的多源信息之间的潜在知识；通过所述预处理的多源信息之间的潜在知识，生成所述知识图谱对应的初始网络结构。

一个示例中，所述对知识学习后的多源信息进行知识推理，确定企业对应的知识图谱，具体包括：基于所述初始网络结构，通过深度学习Lazy-MC-SAT 算法对所述多源信息进行实体之间的关系进行知识推理；根据知识推理结果对所述初始网络结构进行更新，确定所述企业对应的知识图谱。

一个示例中，确定所述预先构建的措施标签库，具体包括：获取多源措施信息；对所述多源措施信息进行结构化处理，确定结构化措施信息；按照数据字典模式，对所述结构化措施信息进行设置标签码值以及标签名称，确定所述结构化措施信息的标签，以构建所述措施标签库。

一个示例中，所述获取多源措施信息，具体包括：自动抓取设定网站的措施信息；将所述设定网站的措施信息与政府部门上传的措施信息进行匹配，若匹配失败，则向相关政府推送所述设定网站的措施信息以及所述设定网站的链接；关联预设新闻平台，以对所述多源措施信息自动更新。

一个示例中，所述根据所述匹配措施的匹配度，向所述企业推送所述匹配措施之后，所述方法包括：监听到所述企业申报所述匹配措施的请求；基于所述请求，提取所述企业上传的企业材料；根据所述匹配措施的要求，自动对所述企业材料进行多种数据交叉核验；若核验失败，则禁止所述企业申报所述匹配措施。