一种基于规则知识图谱驱动的政务辅助管理方法及系统技术方案

本发明专利技术提供的基于规则知识图谱驱动的政务辅助管理方法及系统，涉及知识图谱领域；方法包括：根据政策项目的标准化内容，获取企业申报政策项目的规则知识图谱架构；获取企业数据集；以企业数据集作为训练数据，对由规则知识图谱架构构成的神经网络模型进行训练，获得规则知识图谱数据模型，并根据所述规则知识图谱数据模型对企业数据进行等级划分；获取待评价的申报政策项目的各企业数据，根据规则知识图谱数据模型和划分的等级对各企业数据进行分类，进而根据分类结果辅助管理申报政策项目的企业。本发明专利技术通过知识图谱方式清晰展示符合项目要求的企业数据，利用多维权重评价企业数据，为政府部门审核管理申报企业提供数据支持。持。持。

【技术实现步骤摘要】
一种基于规则知识图谱驱动的政务辅助管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及知识图谱
，具体涉及一种基于规则知识图谱驱动的政务辅助管理方法及系统。

技术介绍

[0002]随着全球物联网、云计算、新一代移动宽带网络、系统集成技术等新一轮信息技术迅速发展和深入应用，信息化发展正酝酿着重大变革和新的突破，电子政务逐步向数字政务发展。数字政务的提出为建设政府部门的办事效率提出新的解决思路。例如，对政府部门出台的政策项目，其内容标准化，在进行项目申报时企业自身可通过对政策条件的匹配判断是否符合可进行申报；同理，基于政策项目内容的标准化，在进行项目评定时是否也可以采用标准化的评定模板进行企业与项目适配度的选择，提升项目评定的效率。
[0003]在搜索引擎构建、自然语言处理、智能情景分析等领域具有广泛应用的知识图谱，其语义网络揭示实体之间关系，并能够对实体间相互关系进行形式化地描述；基于知识图谱能够为各实体确定明确的关系，依据政策项目标准化的申报条件和企业对各条件的满足程度，能够高效辅助政府部门管理政策项目的审核评定，对申报政策项目的各企业采用知识图谱进行量化分析。

技术实现思路

[0004]本专利技术目的在于提供一种基于规则知识图谱驱动的政务辅助管理方法及系统，一方面旨在于利用知识图谱清晰罗列申报政策项目的企业数据，另一方面根据政府部门评价企业的多个维度和条件指标进行权重附加，获得各企业数据的综合评定值，进而为政府部门审核评定申报政策项目的各企业提供数据辅助。
[0005]为达成上述目的，本专利技术提出如下技术方案：
[0006]第一方面，本申请提出一种基于规则知识图谱驱动的政务辅助管理方法，包括：
[0007]根据政策项目的标准化内容，获取企业申报政策项目的规则知识图谱架构；其中，所述规则知识图谱架构至少包括用于评定企业条件符合的若干维度、各维度对应的若干条件指标，以及根据各条件指标对所述维度评价的规则条款；
[0008]获取企业数据集，所述企业数据集中的任一条企业数据至少包括所述维度下条件指标中的一项实体以及所述实体的参数，所述企业数据中维度及其下属的所述条件指标的关系与所述规则知识图谱架构中的所述规则条款部分一致；
[0009]以所述企业数据集作为训练数据，对由所述规则知识图谱架构构成的神经网络模型进行训练，获得规则知识图谱数据模型，并根据所述规则知识图谱数据模型对企业数据进行等级划分；其中，所述神经网络模型训练过程包括设置评价各维度的第一权重和评价任一维度下各条件指标的第二权重，根据评价各维度下对应的各条件指标的参数值和对应的所述第二权重对评价各维度的第一权重进行调整；
[0010]获取待评价的申报政策项目的各企业数据，根据规则知识图谱数据模型和划分的
等级对各企业数据进行分类，进而根据所述企业数据的分类结果辅助管理申报政策项目的企业。
[0011]进一步的，还包括：
[0012]根据对所述企业数据的划分等级，分区构建各等级所述企业数据的三维全息模型；
[0013]在任一分区的所述三维全息模型中，由上至下层叠展示分类至各等级的待评价的所述企业数据；其中，所述企业数据为根据规则知识图谱数据模型对应建立的规则知识图谱。
[0014]进一步的，所述等级划分包括优势企业数据、中等企业数据、劣势企业数据；
[0015]所述根据所述规则知识图谱数据模型对企业数据进行等级划分的过程为：
[0016]对获取的任一企业数据集，根据规则知识图谱数据模型建立对应的规则知识图谱；
[0017]根据规则知识图谱评价各维度的第二权重、任一维度下各条件指标的第二权重及对应参数值计算企业数据在所述规则知识图谱架构下的总权重分数；
[0018]对所述企业数据集计算的各权重分数自高至低顺序排列，根据政策项目预设的取定名额，划分企业数据各等级的权重分数阈值；
[0019]根据规则知识图谱数据模型对获取的任一待评价的企业数据建立规则知识图谱，并计算待分类的权重分数；
[0020]根据待分类的所述权重分数与所述权重分数阈值的匹配结果，获得所述企业数据的分类等级。
[0021]进一步的，所述对评价各维度的第一权重进行调整的过程，包括：
[0022]对所述神经网络模型正向训练，根据初始设定的各维度的第一权重和任一维度各条件指标的第二权重及对应的参数值进行一轮训练；其中，评价各维度的所述第一权重为小于1的随机数，且任一维度下各条件指标的第二权重的总权重之和为1；
[0023]以上一轮训练获得的所述神经网络模型作为初始模型，训练获得评价任一维度下各条件指标的训练值；
[0024]计算各条件指标参数值及对应第二权重的量化值、各条件指标量化值与训练获得的各条件指标的训练值的误差；
[0025]采用误差函数梯度下降法调整各条件指标所属维度的第一权重。
[0026]进一步的，所述用于评定企业条件符合的若干维度包括企业状态、注册地、参保人数、企业性质、所属行业、经营范围、企业资质、企业运营状态、研发投入、知识产权拥有度。
[0027]第二方面，本申请提出一种基于规则知识图谱驱动的政务辅助管理系统，包括：
[0028]第一获取模块，用于根据政策项目的标准化内容，获取企业申报政策项目的规则知识图谱架构；其中，所述规则知识图谱架构至少包括用于评定企业条件符合的若干维度、各维度对应的若干条件指标，以及根据各条件指标对所述维度评价的规则条款；
[0029]第二获取模块，用于获取企业数据集，所述企业数据集中的任一条企业数据至少包括所述维度下条件指标中的一项实体以及所述实体的参数，所述企业数据中维度及其下属的所述条件指标的关系与所述规则知识图谱架构中的所述规则条款部分一致；
[0030]训练划分模块，用于以所述企业数据集作为训练数据，对由所述规则知识图谱架
构构成的神经网络模型进行训练，获得规则知识图谱数据模型，并根据所述规则知识图谱数据模型对企业数据进行等级划分；其中，所述神经网络模型训练过程包括设置评价各维度的第一权重和评价任一维度下各条件指标的第二权重，根据评价各维度的第一权重和各维度下对应的各条件指标的参数值对所述第二权重进行调整；
[0031]获取分类模块，用于获取待评价的申报政策项目的各企业数据，根据规则知识图谱数据模型和划分的等级对各企业数据进行分类，进而根据所述企业数据的分类结果辅助管理申报政策项目的企业。
[0032]进一步的，还包括：
[0033]构建模块，用于根据对所述企业数据的划分等级，分区构建各等级所述企业数据的三维全息模型；
[0034]展示模块，用于在任一分区的所述三维全息模型中，由上至下层叠展示分类至各等级的待评价的所述企业数据；其中，所述企业数据为根据规则知识图谱数据模型对应建立的规则知识图谱。
[0035]进一步的，所述训练划分模块根据所述规则知识图谱数据模型对企业数据进行等级划分的执行单元包括：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于规则知识图谱驱动的政务辅助管理方法，其特征在于，包括：根据政策项目的标准化内容，获取企业申报政策项目的规则知识图谱架构；其中，所述规则知识图谱架构至少包括用于评定企业条件符合的若干维度、各维度对应的若干条件指标，以及根据各条件指标对所述维度评价的规则条款；获取企业数据集，所述企业数据集中的任一条企业数据至少包括所述维度下条件指标中的一项实体以及所述实体的参数，所述企业数据中维度及其下属的所述条件指标的关系与所述规则知识图谱架构中的所述规则条款部分一致；以所述企业数据集作为训练数据，对由所述规则知识图谱架构构成的神经网络模型进行训练，获得规则知识图谱数据模型，并根据所述规则知识图谱数据模型对企业数据进行等级划分；其中，所述神经网络模型训练过程包括设置评价各维度的第一权重和评价任一维度下各条件指标的第二权重，根据评价各维度下对应的各条件指标的参数值和对应的所述第二权重对评价各维度的第一权重进行调整；获取待评价的申报政策项目的各企业数据，根据规则知识图谱数据模型和划分的等级对各企业数据进行分类，进而根据所述企业数据的分类结果辅助管理申报政策项目的企业。2.根据权利要求1所述的基于规则知识图谱驱动的政务辅助管理方法，其特征在于，还包括：根据对所述企业数据的划分等级，分区构建各等级所述企业数据的三维全息模型；在任一分区的所述三维全息模型中，由上至下层叠展示分类至各等级的待评价的所述企业数据；其中，所述企业数据为根据规则知识图谱数据模型对应建立的规则知识图谱。3.根据权利要求1所述的基于规则知识图谱驱动的政务辅助管理方法，其特征在于，所述等级划分包括优势企业数据、中等企业数据、劣势企业数据；所述根据所述规则知识图谱数据模型对企业数据进行等级划分的过程为：对获取的任一企业数据集，根据规则知识图谱数据模型建立对应的规则知识图谱；根据规则知识图谱评价各维度的第二权重、任一维度下各条件指标的第二权重及对应参数值计算企业数据在所述规则知识图谱架构下的总权重分数；对所述企业数据集计算的各权重分数自高至低顺序排列，根据政策项目预设的取定名额，划分企业数据各等级的权重分数阈值；根据规则知识图谱数据模型对获取的任一待评价的企业数据建立规则知识图谱，并计算待分类的权重分数；根据待分类的所述权重分数与所述权重分数阈值的匹配结果，获得所述企业数据的分类等级。4.根据权利要求3所述的基于规则知识图谱驱动的政务辅助管理方法，其特征在于，所述对评价各维度的第一权重进行调整的过程，包括：对所述神经网络模型正向训练，根据初始设定的各维度的第一权重和任一维度各条件指标的第二权重及对应的参数值进行一轮训练；其中，评价各维度的所述第一权重为小于1的随机数，且任一维度下各条件指标的第二权重的总权重之和为1；以上一轮训练获得的所述神经网络模型作为初始模型，训练获得评价任一维度下各条件指标的训练值；
计算各条件指标参数值及对应第二权重的量化值、各条件指标量化值与训练获得的各条件指标的训练值的误差；采用误差函数梯度下降法调整各条件指标所属维度的第一权重。5.根据权利要求1所述的基于规则知识图谱驱动的政务辅助管理方法，其特征在于，所述用于评定企业条件符合的若干维度包括企业状态、注册地、参保...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐云和，周雄，冯建亮，陈磊，
申请(专利权)人：南京智绘星图信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：