一种企业信息综合分析处理方法技术

本发明专利技术公开了一种企业信息综合分析处理方法。所述企业信息综合分析处理方法包括面板、电路板、背光板、面板支撑件及一端开口且内部中空的加强件，所述面板盖设于所述加强件的开口端，所述电路板及所述背光板叠设于所述加强件内部，且所述电路板靠近所述加强件的开口端设置并与所述面板相抵接，所述面板支撑件环设于所述加强件并与所述面板固定连接。本发明专利技术提供一种企业信息综合分析处理方法，该企业信息综合分析处理方法不仅能够实现触控功能，且性能准确可靠、误动作的可能性低等优点。误动作的可能性低等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种企业信息综合分析处理方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体的，涉及一种企业信息综合分析处理方法。

技术介绍

[0002]企业在项目申报时要关注相关政策的条件、主题、领域、类别、发布部门、地区、补贴金额等信息，并从中选择满足要求且匹配度较高的政策项目进行申报。日常处理中，对政策信息的获取与筛选工作大多都是经由人工完成的，受人工素质因素影响，常常会出现信息疏漏的现象，由此会导致企业错过最佳项目申报的情况。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种企业信息综合分析处理方法，通过使用训练得到的政策分类模型对政策信息进行筛选，通过使用训练得到的线性回归模型对企业与政策的匹配度进行估算，可以减少人工参与环节，提升匹配准确性和操作效率。
[0004]本专利技术提供了一种企业信息综合分析处理方法，包括以下步骤：获取第一企业信息和第一政策信息；根据所述第一政策信息和所述第一企业信息，进行企业条件识别处理；若所述企业条件识别处理成功，则根据所述第一政策信息，进行政策主题划分与政策地区识别处理，生成第一主题数据和第一地区数据；并对所述第一企业信息，进行企业特征识别处理，生成第一特征数据集合；对所述第一政策信息，进行政策特征识别处理，生成第二特征数据集合；再使用政策分类模型，对所述第一政策信息，进行政策分类处理，生成第一分类标签集合；所述第一分类标签集合至少包括第一行业领域标签、第一政策类别标签和第一发布部门标签；接着在预设的补贴企业样本数据库中，统计与所述第一主题数据对应的第一采集企业样本数据的数量，生成第一数量；所述补贴企业样本数据库包括多个所述第一采集企业样本数据；若所述第一数量超过预设的第一阈值，则根据所述第一特征数据集合、所述第二特征数据集合和所述第一主题数据，使用与主题对应的线性回归模型，进行企业信息与政策信息的匹配度计算处理，生成第一匹配度数据；若所述第一数量未超过所述第一阈值，且所述第一行业领域标签、所述第一政策类别标签和所述第一发布部门标签不全为空，则根据所述第一特征数据集合、所述第二特征数据集合以及不为空的标签，使用与标签对应的线性回归模型，进行企业信息与政策信息的匹配度计算处理，生成第二匹配度数据；若所述第一数量未超过所述第一阈值，且所述第一行业领域标签、所述第一政策类别标签和所述第一发布部门标签全为空，则根据所述第一特征数据集合、所述第二特征数据集合和所述第一地区数据，使用与地区对应的线性回归模型，进行企业信息与政策信
息的匹配度计算处理，生成第三匹配度数据。
[0005]在本专利技术提供的企业信息综合分析处理方法的一种较佳实施例中，在所述获取第一企业信息和第一政策信息之前，所述方法还包括：从目标网站采集已完成申报的政策信息生成第一采集政策信息，并采集与所述第一采集政策信息对应的申报企业信息及对该企业的政策补贴信息，生成第一采集企业信息和第一采集补贴信息；对所述第一采集政策信息，进行政策主题划分处理，生成第一采集政策主题数据；对所述第一采集政策信息，进行政策地区识别处理，生成第一采集政策地区数据；对所述第一采集政策信息，进行分类标签标记处理，生成多个第一采集政策分类标签；所述多个第一采集政策分类标签至少包括所述第一行业领域标签、所述第一政策类别标签和所述第一发布部门标签；对所述第一采集政策信息，进行政策特征识别处理，生成多个第一采集政策特征数据；由所述第一采集政策信息、所述第一采集政策主题数据、所述第一采集政策地区数据、所述多个第一采集政策分类标签和所述多个第一采集政策特征数据，组成第一采集政策样本数据；将所述第一采集政策样本数据，存入预设的政策样本数据库；对所述第一采集企业信息，进行企业特征识别处理，生成多个第一采集企业特征数据；对所述第一采集补贴信息，进行数值转换处理，生成第一采集补贴金额数据；由所述多个第一采集企业特征数据和所述第一采集补贴金额数据，组成所述第一采集企业样本数据；将所述第一采集企业样本数据，存入所述补贴企业样本数据库；对所述补贴企业样本数据库中的所述第一采集企业样本数据，与所述政策样本数据库中对应的所述第一采集政策特征数据，建立数据关联关系。
[0006]相较于现有技术，本专利技术提供的企业信息综合分析处理方法具有以下有益效果：通过使用训练得到的政策分类模型对政策信息进行筛选，通过使用训练得到的线性回归模型对企业与政策的匹配度进行估算，可以减少人工参与环节，提升匹配准确性和操作效率，并且随着模型训练的数据量增加，训练得到的模型的准确度还能得到持续提升。
具体实施方式
[0007]下面将对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0008]本专利技术提供一种企业信息综合分析处理方法，包括以下步骤：步骤1，获取第一企业信息和第一政策信息。
[0009]此处，第一企业信息为从目标网站获取的公开的申报项目的企业信息，还可为从企业方获取的用于申报项目的企业信息，第一企业信息包含但不限于企业的工商经营数
据，生产、研发、制造、管理数据等内容；第一政策信息为从目标网站获取的公开的项目申报政策信息，还可为从政策发布方获取的项目申报政策信息，第一政策信息包含但不限于与申报项目有关的条件、主题、领域、类别、发布部门、时间、地区、补贴金额等内容。
[0010]步骤2，根据第一政策信息和第一企业信息，进行企业条件识别处理；这里，政策中一般会对申报企业的条件进行相关限定，本专利技术实施例可通过对文字信息进行缺失值处理、数值转换、关键词提取、查询字典等操作，分别从第一政策信息和第一企业信息中提取出关键词作为信息名称数据、提取与关键词对应的内容作为信息内容数据，并根据对政策关键词与关键词对应的内容之间的连接词进行词性判断与文字识别得到条件匹配的判断逻辑，并使用条件匹配的判断逻辑对从第一政策信息和第一企业信息中提取出的信息内容数据进行匹配比对；若所有信息内容数据的比对结果均满足要求，则企业条件识别处理成功，否则为企业条件识别处理失败；若企业条件识别处理成功，则可以继续执行后续步骤，若企业条件识别处理失败，则本专利技术实施例会终止执行后续步骤并将类似企业信息不满足政策要求的提示信息作为匹配结果进行处理结果返回；具体包括：步骤21，在第一政策信息中，对与限定企业条件的相关内容进行识别处理，生成多个第一信息数据组；第一信息数据组包括第一信息名称数据和第一信息内容数据；这里，上述与限定企业条件的相关内容包括但不限于企业的经营时限、注册资本、经营资金状态、经营规模、经营状态、经营领域、经营资质、经营信用、创新成果等方面；例如，第一政策信息中明确要求“企业经营年限超过三年”、“企业注册资本超过5000万”，则对与限定企业条件的相关内容进行识别处理之后，得到2个第一信息数据组：第1个第一信息数据组(第1个第一信息名称数据为经营时限，第1个第一信息内容数据为3年),第2个第一信息数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种企业信息综合分析处理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取第一企业信息和第一政策信息；根据所述第一政策信息和所述第一企业信息，进行企业条件识别处理；若所述企业条件识别处理成功，则根据所述第一政策信息，进行政策主题划分与政策地区识别处理，生成第一主题数据和第一地区数据；并对所述第一企业信息，进行企业特征识别处理，生成第一特征数据集合；对所述第一政策信息，进行政策特征识别处理，生成第二特征数据集合；再使用政策分类模型，对所述第一政策信息，进行政策分类处理，生成第一分类标签集合；所述第一分类标签集合至少包括第一行业领域标签、第一政策类别标签和第一发布部门标签；接着在预设的补贴企业样本数据库中，统计与所述第一主题数据对应的第一采集企业样本数据的数量，生成第一数量；所述补贴企业样本数据库包括多个所述第一采集企业样本数据；若所述第一数量超过预设的第一阈值，则根据所述第一特征数据集合、所述第二特征数据集合和所述第一主题数据，使用与主题对应的线性回归模型，进行企业信息与政策信息的匹配度计算处理，生成第一匹配度数据；若所述第一数量未超过所述第一阈值，且所述第一行业领域标签、所述第一政策类别标签和所述第一发布部门标签不全为空，则根据所述第一特征数据集合、所述第二特征数据集合以及不为空的标签，使用与标签对应的线性回归模型，进行企业信息与政策信息的匹配度计算处理，生成第二匹配度数据；若所述第一数量未超过所述第一阈值，且所述第一行业领域标签、所述第一政策类别标签和所述第一发布部门标签全为空，则根据所述第一特征数据集合、所述第二特征数据集合和所述第一地区数据，使用与地区对应的线性回归模型，进行企...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷振，
申请(专利权)人：湖南惠平信息科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：