【技术实现步骤摘要】
一种精准化智能政策匹配方法及系统
[0001]本专利技术涉及企业数据服务
，更具体地说，它涉及一种精准化智能政策匹配方法。
技术介绍
[0002]政策支持对于企业发展具有良好的促进作用，但是由于大部分企业缺乏相关的独立管理人员，对于政策项目的信息了解较少，现有技术中的企业服务软件具有对企业提供政策项目智能化推荐的项目，但是现有技术中的推荐方法一般是基于KNN(k
‑
Nearest Neighbor)分类算法来对企业进行分类，然后匹配对应的政策项目，但是企业数据维度比较复杂，政策项目的申报条件较多，导致为企业匹配政策项目时精准度较差。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供一种精准化智能政策匹配方法，解决相关技术中企业服务软件为企业匹配政策项目时精准度较差的技术问题。
[0004]根据本专利技术的一个方面，提供了一种精准化智能政策匹配方法，包括：
[0005]步骤S101，获取企业的数据；企业的数据包括第一企业和第二企业的数据；
[0006]步骤S102，计算第...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种精准化智能政策匹配方法，其特征在于，包括：步骤S101，获取企业的数据；企业的数据包括第一企业和第二企业的数据；步骤S102，计算第一企业与第二企业的上一年度销售收入的单维度距离；计算与第一企业的单维度距离小于设定的单维度阈值的第二企业占第二企业总数的比例k；步骤S103，建立一个企业矩阵，基于与第一企业的单维度距离小于设定的单维度阈值的第二企业占第二企业总数的比例k计算企业矩阵的元素数量M；M与k成反比；然后对M进行最佳分解，取两个乘数作为企业矩阵的行数和列数；步骤S104，从与第一企业的单维度距离小于设定的单维度阈值的第二企业中随机选择N个加入企业矩阵中作为企业矩阵的元素，然后从与第一企业的单维度距离大于或等于设定的单维度阈值的第二企业中随机选择M减N个加入企业矩阵中作为企业矩阵的元素；其中N＝[M*k]；步骤S105，计算第一企业与企业矩阵中的元素的第一距离，选择第一距离最小的元素作为第一元素，然后更新第一元素以及第一元素的邻域元素；步骤S106，从第二企业中随机选择一个作为遍历企业，计算遍历企业与企业矩阵中的元素的第一距离，选择第一距离最小的元素作为第二元素，然后更新第二元素以及第二元素的邻域元素；迭代执行步骤S106，直至迭代次数达到设定的迭代阈值；计算元素与企业之间的第一距离的公式如下：其中j1和j2分别为两个企业的所在地经度，w1和w2分别为两个企业的所在地纬度，s
i
为所有企业的第i项一般属性的平均绝对误差值，v
1i
为企业矩阵的元素的第i项一般属性，v
2i
为企业的第i项一般属性；企业的上一年度销售收入、企业的上一年度研发费用占比、企业的一类知识产权数量、企业的二类知识产权数量分别作为企业的四项一般属性；更新企业矩阵的元素的公式如下：其中表示更新之后的企业矩阵的元素的第x项属性的值，表示更新之前的企业矩阵的元素的第x项属性的值，表示第一企业或遍历企业的第x项属性的值，c表示企业矩阵的元素更新的次数；步骤S107，将步骤S106迭代执行更新之后的企业矩阵作为参考矩阵，计算第一企业与参考矩阵的元素的第一距离，选择与第一企业的第一距离最小的元素作为基准元素，然后提取符合第一条件的第二企业生成第一集合；第一条件是：第一集合内的第二企业与基准元素之间的相似度小于与参考矩阵的其他元素的相似度；步骤S108，从第一集合内提取与第一企业的相似度最高的前N个第二企业生成第二集
合；提取第二集合的第二企业申报的政策项目作为第一项目集；步骤S109，从第一集合内提取与第一企业的营业范围相同的第二企业生成第三集合，提取第三集合的第二企业申报的政策项目作为第二项目集；步骤S110，将第一项目集和第二项目集合并删除重复项之后生成推荐项目集；并删除与第一企业不匹配的政策项目之后，将推荐项目集推荐给第一企业。2.根据权利要求1所述的一种精准化智能政策匹配方法，其特征在于，步骤S101中基于企业的数据生成企业的属性，企业的属性包括企业的上一年度销售收入、企业的上一年度研发费用占比、企业的一类知识产权数量、企业的二类知识产权数量、企业所在地的经度、企业所在地的纬度。3.根据权利要求1所述的一种精准化智能政策匹配方法，其特征在于，计...
【专利技术属性】
技术研发人员：齐志勇，杨欢，周军，董奇童，管锦雨，武强，
申请(专利权)人：合肥新青罗数字技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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