一种基于智慧园区无线智能招商系统

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，更具体地说，它涉及一种基于智慧园区无线智能招商系统。

背景技术

公开号为CN114971517A的中国专利公开了一种产业园区招商项目线索的智能核查方法及系统，通过设定核查标准条目，建立模型，模型的输入为核查标准条目，模型评价核查标准条目和招商项目的标准条目的条件概率，当输入不符合园区要求的招商项目的标准条目进入上述模型，将会导致异常的预测损失，以此来判断招商项目的标准条目是否符合要求。标准条目来源于招商数据，一个条目表征一个对于招商目标的标准。上述方案只能检测园区招商项目是否符合要求，并不能生成符合要求的招商项目作为参考，园区制定合理的招商项目依旧依赖专家经验和人工工作。

发明内容

本发明提供一种基于智慧园区无线智能招商系统，能够基于当前的园区的企业信息来自动生成符合当前园区的招商项目，辅助园区制定合理的招商项目，降低对于专家经验和人工工作的依赖。

本公开的至少一实施例提供一种基于智慧园区无线智能招商系统，包括：

第一模块，其用于收集待预测园区内所有企业的企业数据，为企业生成企业属性；

企业属性包括：主营业务类型、主营产品类型、主营业务年收入、参保人数、办公用地面积、博士生人数、硕士生人数、本科生人数、软件业务收入占比、发明专利数量、软件著作权数量和集成电路布图著作权数量；

第二模块，其用于构建知识图谱，知识图谱包含表示企业属性的实体以及表示企业名称的实体；知识图谱中的实体的连接关系包括：同一家企业的表示企业属性的实体与表示企业名称的实体全连接；存在经济往来的不同企业的表示企业名称的实体之间存在边；主营业务类型相同的不同企业的表示企业名称的实体之间存在边；主营产品类型相同的不同企业的表示企业名称的实体之间存在边；构建知识图谱的表示图，表示图包括节点和边的集合，节点表示知识图谱中的实体，边表示知识图谱中的实体的连接关系；

对实体编码获得实体矢量，将实体矢量作为对应的节点的节点矢量；

第三模块，将图输入招商条目生成模型，包括GNN层、拼接层、生成器和解码器，GNN层输入图，输出节点更新矢量矩阵，节点更新矢量矩阵的第i个行向量表示第i个节点的更新矢量，拼接层用于将表示企业名称的实体的节点更新矢量拼接之后输入生成器，输出生成向量到解码器，解码器包括多个全连接层，每个全连接层输出表示一个招商条目的值。

本公开的至少一实施例中，GNN层包括L层隐藏层，其中第l层的计算公式如下：

其中，

δ

本公开的至少一实施例中，生成器为MLP或全连接层。

本公开的至少一实施例中，由专家根据训练样本来源的企业数据制定招商条目，然后根据招商条目生成表示招商条目的值，根据专家制定的招商条目的值与招商条目生成模型输入训练样本获得的招商条目的值的相似性来制定损失函数对招商条目生成模型进行反向传播。

本公开的至少一实施例中，招商条目包括：主营业务类型、主营产品类型、主营业务年收入、参保人数、办公用地面积、博士生人数、硕士生人数、本科生人数、软件业务收入占比、发明专利数量、软件著作权数量和集成电路布图著作权数量。

本公开的至少一实施例提供一种基于智慧园区无线智能招商方法，包括：

收集待预测园区内所有企业的企业数据，为企业生成企业属性；

构建知识图谱，知识图谱包含表示企业属性的实体以及表示企业名称的实体；构建知识图谱的表示图，表示图包括节点和边的集合，节点表示知识图谱中的实体，边表示知识图谱中的实体的连接关系；对实体编码获得实体矢量，将实体矢量作为对应的节点的节点矢量；

将图输入招商条目生成模型，包括GNN层、拼接层、生成器和解码器，GNN层输入图，输出节点更新矢量矩阵，节点更新矢量矩阵的第i个行向量表示第i个节点的更新矢量，将表示企业名称的实体的节点更新矢量拼接之后输入生成器，输出生成向量到解码器，解码器包括多个全连接层，每个全连接层输出表示一个招商条目的值。

本公开的至少一实施例提供一种存储介质，存储有非暂时性计算机可读指令，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行前述的一种基于智慧园区无线智能招商方法中的一个或多个步骤。

附图说明

图1是本发明的一种基于智慧园区无线智能招商系统模块图；

图2是本发明的一种基于智慧园区无线智能招商方法流程图；

图3是本发明的一种存储介质示意图。

具体实施方式

现在将参考示例实施方式讨论本文描述的主题。应该理解，讨论这些实施方式只是为了使得本领域技术人员能够更好地理解从而实现本文描述的主题，可以在不脱离本说明书内容的保护范围的情况下，对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各个示例可以根据需要，省略、替代或者添加各种过程或组件。另外，相对一些示例所描述的特征在其他例子中也可以进行组合。

如图1所示，一种基于智慧园区无线智能招商系统，包括：

第一模块101，其用于收集待预测园区内所有企业的企业数据，为企业生成企业属性；

企业属性包括：主营业务类型、主营产品类型、主营业务年收入、参保人数、办公用地面积、博士生人数、硕士生人数、本科生人数、软件业务收入占比、发明专利数量、软件著作权数量和集成电路布图著作权数量；

第二模块102，其用于构建知识图谱，知识图谱包含表示企业属性的实体以及表示企业名称的实体；

知识图谱中的实体的连接关系包括：同一家企业的表示企业属性的实体与表示企业名称的实体全连接；存在经济往来的不同企业的表示企业名称的实体之间存在边；主营业务类型相同的不同企业的表示企业名称的实体之间存在边；主营产品类型相同的不同企业的表示企业名称的实体之间存在边；

构建知识图谱的表示图，表示图包括节点和边的集合，节点表示知识图谱中的实体，边表示知识图谱中的实体的连接关系；

对实体编码获得实体矢量，将实体矢量作为对应的节点的节点矢量；

第三模块103，将图输入招商条目生成模型，包括GNN层、拼接层、生成器和解码器，GNN层输入图，输出节点更新矢量矩阵，节点更新矢量矩阵的第i个行向量表示第i个节点的更新矢量，将表示企业名称的实体的节点更新矢量拼接之后输入生成器，输出生成向量到解码器，解码器包括多个全连接层，每个全连接层输出表示一个招商条目的值；

招商条目包括：主营业务类型、主营产品类型、主营业务年收入、参保人数、办公用地面积、博士生人数、硕士生人数、本科生人数、软件业务收入占比、发明专利数量、软件著作权数量和集成电路布图著作权数量。

在本发明的一个实施例中，主营业务类型通过企业负责人评估获得，主营业务类型属于主营业务类型集合的一个元素，主营业务类型集合表示为：A＝{a

在本发明的一个实施例中，主营产品类型通过企业负责人评估获得，主营产品类型属于主营产品类型集合的一个元素，主营产品类型集合表示为：B＝{b

例如：企业属性的主营业务类型为软件开发与研发则用实数1表示，企业属性的主营产品类型为社交媒体和内容分享应用则用实数10表示，企业属性的主营产品类型为应用软件和系统平台则用实数12表示；

在本发明的一个实施例中，对应主营业务类型的招商条目的值表示主营业务类型集合中的编号，通过编号能够索引获得一个主营业务类型。

对应主营产品类型的招商条目的值的值表示主营产品类型集合中的编号，通过编号能够索引获得一个主营产品类型。

在本发明的一个实施例中，对应参保人数、办公用地面积、博士生人数、硕士生人数、本科生人数、软件业务收入占比、发明专利数量、软件著作权数量和集成电路布图著作权数量的招商条目的值直接作为参保人数、办公用地面积、博士生人数、硕士生人数、本科生人数、软件业务收入占比、发明专利数量、软件著作权数量和集成电路布图著作权数量的值。

在本发明的一个实施例中，知识图谱中的数字类型的实体采用八位二进制编码的方法获得实体矢量。

在本发明的一个实施例中，知识图谱中的文本类型的实体通过词向量编码模型进行编码。

在本发明的一个实施例中，GNN层包括L层隐藏层，其中第l层的计算公式如下：

其中，

δ

在本发明的一个实施例中，生成器为MLP或全连接层。

在本发明的一个实施例中，由专家根据训练样本来源的企业数据制定招商条目，然后根据招商条目生成表示招商条目的值，根据专家制定的招商条目的值与招商条目生成模型输入训练样本获得的招商条目的值的相似性来制定损失函数对招商条目生成模型进行反向传播。

图2为本公开的至少一实施例提供的一种基于智慧园区无线智能招商方法，包括以下步骤：

步骤201，收集待预测园区内所有企业的企业数据，为企业生成企业属性；

步骤202，构建知识图谱，知识图谱包含表示企业属性的实体以及表示企业名称的实体；构建知识图谱的表示图，表示图包括节点和边的集合，节点表示知识图谱中的实体，边表示知识图谱中的实体的连接关系；对实体编码获得实体矢量，将实体矢量作为对应的节点的节点矢量；

步骤203，将图输入招商条目生成模型，包括GNN层、拼接层、生成器和解码器，GNN层输入图，输出节点更新矢量矩阵，节点更新矢量矩阵的第i个行向量表示第i个节点的更新矢量，将表示企业名称的实体的节点更新矢量拼接之后输入生成器，输出生成向量到解码器，解码器包括多个全连接层，每个全连接层输出表示一个招商条目的值。

图3为本公开的至少一实施例提供的一种存储介质300，存储有非暂时性计算机可读指令310，当所述非暂时性计算机可读指令310由计算机执行前述的一种基于智慧园区无线智能招商方法中的一个或多个步骤。

上面对本实施例的实施例进行了描述，但是本实施例并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本实施例的启示下，还可做出很多形式，均属于本实施例的保护之内。