【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及商业智能决策，更具体地，本专利技术涉及一种自适应数位商业决策推理优化系统和方法。
技术介绍
1、在当今数字化快速发展的商业环境中，商业决策的制定变得愈发复杂且充满挑战。传统的商业决策方式主要依赖于人工经验分析和简单的数据统计方法，这种方法在面对海量且复杂多变的商业数据时，往往难以准确把握商业实体之间的动态关系以及其随时间的变化规律，导致决策的科学性和前瞻性不足。随着大数据、人工智能等技术的兴起，虽然出现了一些基于数据分析的决策支持系统，但这些系统大多仅关注单一维度的数据分析，例如单纯的时间序列分析或仅考虑空间关系，缺乏对商业实体多维度特征的综合考量，无法全面地反映商业实体的运行状态和潜在发展趋势。此外，现有系统在处理商业实体分类时，往往采用固定的分类标准，难以适应不同商业环境和业务场景下的动态变化，缺乏自适应性和灵活性。
2、在实现本专利技术实施例过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题或缺陷：现有商业决策系统无法有效整合商业实体的历史流入流出数据、空间关系特征以及时间序列变化规律，难以准确预测下一决策...
【技术保护点】
1.一种自适应数位商业决策推理优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种自适应数位商业决策推理优化系统，其特征在于，所述第一数据表示各第一商业实体对目标商业实体的流出数据影响值；所述第二数据表示各第一商业实体对目标商业实体的流入数据影响值；所述第一商业数据用于反映目标商业实体历史变化规律；
3.根据权利要求2所述的一种自适应数位商业决策推理优化系统，其特征在于，基于所述第一数据和所述第二数据，获得目标商业实体的决策参数矩阵，包括：基于第一数据的最大值和最小值对第一数据进行归一化得到归一化流入特征；
4.根据权利要求1...
【技术特征摘要】
1.一种自适应数位商业决策推理优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种自适应数位商业决策推理优化系统，其特征在于，所述第一数据表示各第一商业实体对目标商业实体的流出数据影响值；所述第二数据表示各第一商业实体对目标商业实体的流入数据影响值；所述第一商业数据用于反映目标商业实体历史变化规律；
3.根据权利要求2所述的一种自适应数位商业决策推理优化系统，其特征在于，基于所述第一数据和所述第二数据，获得目标商业实体的决策参数矩阵，包括：基于第一数据的最大值和最小值对第一数据进行归一化得到归一化流入特征；
4.根据权利要求1所述的一种自适应数位商业决策推理优化系统，其特征在于，所述空间关系处理模块包括依次连接的多个第一模块、线性回归网络和softmax网络；所述第一模块包括依次连接的位置编码器、第一残差网络、两个transformer网络、全连接层、前馈神经网络、第二残差网络。
5.根据权利要求1所述的一种自适应数位商业决策推理优化系统，其特征在于，所述时间序列分析模块包括依次连接的多个lstm网络，所述lstm网络包括依次连接的时间编码器、多头注意力机制、第三残差网络、前馈神经网络、全连接层和第四残差网络；利用时间编码器将输入数据分割为多个连续时间序列的第三商业数据，通过多头注意力机制分别对多个第三商业数...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄兴鲁，黄兴丽，姜辉，
申请(专利权)人：深圳市数位汇聚科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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