[发明专利]一种政策汇聚与企业画像匹配推荐的方法

权利要求书

1.一种政策汇聚与企业画像匹配推荐的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1 数据获取：采用系统爬虫及Xpath规则解析收集互联网数据，同时通过人工录入的方式获取数据，将获得到的数据存储到数据库中；

S2 数据预处理：采用ETL技术将S1获取的数据进行清洗、转换、去杂、解析；

S3 数据文本提取及标签化：采用NLP技术对S2预处理后的数据进行语义理解、分词形成可用标签；

S4 匹配模型定制：将S3中提取的政策数据标签以及分类提取的企业数据标签进行匹配评估，同时加入企业画像评估算法进行模型制定，从而得出企业相关匹配度政策集；

S5 政策推送：将S4得到的企业相关匹配度政策集按照匹配度推送给企业；

S4中所述匹配模型定制的步骤为：

S401 分类提取企业的数据标签；

S402 采用企业画像评估算法对掌握企业进行企业景气指数画像，同时辅以税务数据全息掌握企业经营情况，是否具有惠企资格；

S403 以S402中所述指数为前提，进行模型定制；

所述企业画像评估算法的实施步骤为：

S4021 获取企业多维度数据；

S4022 对数据ETL，同时提取维度数据标签集；

S4023 制定权重值并计算结果集；

S4024 根据结果集辅以人工验证方式进行优化调整；

S4025 获取企业景气指数。

2.根据权利要求1所述的政策汇聚与企业画像匹配推荐的方法，其特征在于，S1中所述互联网数据包括互联网惠企政策、公告文件。

3.根据权利要求1所述的政策汇聚与企业画像匹配推荐的方法，其特征在于，S1中所述通过人工录入的方式获取数据为：通过客户端录入收集的可公示线下政策数据。

4.根据权利要求1所述的政策汇聚与企业画像匹配推荐的方法，其特征在于，S2中将获取的数据进行清洗包括空值处理、规范化数据格式、拆分数据、验证数据正确性、数据替换、查获丢失数据并返回获取的缺失字段，建立ETL过程的主外键约束；所述建立ETL过程的主外键约束为：通过建立一张主表，存放数据的基本信息，将建立id字段作为该表主键，所述主键的值用于唯一的标识表中的某一条记录，作为后续存放标签所建立的公共关系表的外键。

5.根据权利要求1所述的政策汇聚与企业画像匹配推荐的方法，其特征在于，S3中数据文本提取及标签化包括以下步骤：

S301 使用神经网络对数据进行训练并预测，得到文本分类算法模型，获取文本分类算法模型的步骤为：

S3011 获取大量文本数据作为训练集合样本；

S3012 对训练集合样本进行文本预处理，文本预处理包括分词、去除停用词、去除低频词、去除高频无用词；

S3013 将样本数据通过神经网络embedding层训练词向量；

S302 将得到的词向量输入文本分类算法模型，模型经过计算，得到该输入文本的各类别预测值；

S303 将得到的输入文本各类别预测值给到类别判定校验模型，得到输入文本分类结果。

6.根据权利要求1所述的政策汇聚与企业画像匹配推荐的方法，其特征在于，S403包括以下步骤：

S4031 通过S3获取标签；

S4032 将政策与企业标签依据模型进行匹配并向匹配准则赋予权重；

S4033 匹配结果计算权重值；

S4034 依据结果辅以人工校验方式进行验证，再将政策与企业标签依据模型进行匹配并向匹配准则赋予权重；

S4035 获得可推送匹配结果集。