一种多维度产业政策匹配方法、系统及存储介质

技术领域

本申请涉及大数据信息处理技术领域，尤其是涉及一种多维度产业政策匹配方法、系统及存储介质。

背景技术

国家和地方所推出的产业政策对产业的科学健康发展起到了举足轻重的影响，产业政策也成了各级政府重要扶持产业创新发展的重要手段。随着无纸化办公的推进，产业政策全部由纸质文书发布改为了网络平台发布，网络平台中所发布的产业政策信息通常为不具备企业需求导向的标准文本信息。

但由于发布产业政策的网络平台众多，因此企业在查询产业政策的过程中需要在不同的网络平台中进行大量检索和筛查，才能找到想要查询的产业政策信息。为解决这一问题，相关技术中建立了基于大数据的产业政策数据库，产业政策数据库可以对多个网络平台进行实时监控，当任意网络平台发布产业政策时，则会根据发布平台类型与所发布的政策类型将产业政策自动下载至产业政策数据库中，企业只需要在数据库中进行关键词检索，即可找到想要查询的产业政策信息。

针对上述中的相关技术，发明人认为存在有以下缺陷：由于产业政策类型繁杂，且每种产业政策均有对应的企业指标，企业难以快速精确的查询到最合适的产业政策信息。

发明内容

为了改善企业难以快速精确的查询到最合适的产业政策信息的缺陷，本申请提供一种多维度产业政策匹配方法、系统及存储介质。

第一方面，本申请提供一种多维度产业政策匹配方法，包括如下步骤：

实时从预设的监测源获取产业政策信息，并从所述产业政策信息中识别多维度的政策关键词；

基于所述政策关键词将所述产业政策信息分类存储于预设的产业政策数据库中；

获取目标企业的企业信息，并分析所述企业信息得到企业关键词；

获取所述目标企业的政策需求信息，并基于所述政策需求信息选取政策类别并分析得到需求关键词；

根据所述政策类别从所述产业政策数据库中调取类别相同的目标产业政策信息；

计算所述需求关键词与所述目标产业政策信息之间的第一映射关联值；

基于预设的关键词映射表计算所述企业关键词与所述目标产业政策信息之间的第二映射关联值；

结合所述第一映射关联值和所述第二映射关联值计算所述目标企业与各个所述目标产业政策信息之间的关联匹配度；

选择所述关联匹配度最高的目标产业政策信息作为所述目标企业的最优产业政策信息。

通过采用上述技术方案，获取目标企业的企业信息和政策需求信息，根据企业信息分析得到企业关键词，根据政策需求信息选取政策类别并分析得到需求关键词，从而可以基于政策类别从产业政策数据库中调取相同类别的目标产业政策信息，由于目标产业政策信息对应映射有多个维度的政策关键词，因此可以根据需求关键词与同维度的政策关键词之间的对应关系计算需求关键词与目标产业政策信息之间的第一映射关键值，并根据企业关键词与同维度政策关键词的对应关系计算出企业关键词与目标产业政策信息之间的第二映射关键值，结合第一映射关键值和第二映射关键值即可计算得到目标企业与目标产业政策信息之间的关联匹配度，从而可以筛选出关联匹配度最高的目标产业政策信息作为目标企业的最优产业政策信息。

可选的，所述实时从预设的监测源获取产业政策信息，并从所述产业政策信息中识别多维度的政策关键词包括如下步骤：

实时从预设的监测源获取产业政策信息；

解析所述产业政策信息，得到所述产业政策信息的信息文本编码集；

通过预设的多维度的关键词编码集分别对所述信息文本编码集进行遍历识别，得到多维度的预选关键词编码组；

定位所有所述预选关键词编码组在所述产业政策信息中的文本位置，并根据所述文本位置截取关键词文本段落；

基于预设的多维度的语义识别模型对相同维度的所述关键词文本段落进行语义分析，得到各个维度的政策关键词。

通过采用上述技术方案，将获取到的产业政策信息进行解析，得到产业政策信息的信息文本编码集，再通过预设的关键词编码集对信息文本编码集进行遍历识别，以识别出与关键词编码集中相同编码内容和编码顺序的预选关键词编码组，从而定位出产业政策信息中的文本位置，再根据文本位置前后的文本字符截取出可能存在政策关键词的关键词文本段落，通过预设的语义分析模型对关键词文本段落进行语义分析，最终得到各个维度的政策关键词。

可选的，所述预设的多维度的关键词编码集包括资质名称关键词编码集、指标关键词编码集和奖补关键词编码集。

可选的，所述目标产业政策信息所对应的目标政策关键词包括目标荣誉资质关键词和目标奖补关键词，所述计算所述需求关键词与所述目标产业政策信息之间的第一映射关联值包括如下步骤：

识别所述需求关键词中的荣誉资质名称和奖补需求值；

判断所述需求关键词中的荣誉资质名称与所述目标荣誉资质关键词是否匹配；

若所述荣誉资质名称与所述目标荣誉资质关键词匹配，则将对应的目标产业政策信息标记为映射政策信息；

结合所述映射政策信息对应的目标奖补关键词和所述奖补需求值计算第一映射关联值。

通过采用上述技术方案，先根据需求关键词中的荣誉资质名称筛选出与目标企业匹配的目标产业政策信息，并统一标记为映射政策信息，再结合需求关键词中的奖补需求值和映射政策信息对应的目标奖补关键词，计算出需求关键词和映射政策信息之间的第一映射关联值。

可选的，所述结合所述映射政策信息对应的目标奖补关键词和所述奖补需求值计算第一映射关联值包括如下步骤：

获取所述映射政策信息对应的目标奖补关键词中所包含的奖补数值；

判断所述奖补数值是否大于所述奖补需求值；

若所述奖补数值小于等于所述奖补需求值，则将预设的基础关联值作为第一映射关联值；

若所述奖补数值大于所述奖补需求值，则根据所述奖补数值与所述奖补需求值之间的奖补差值计算特殊关联值，所述奖补差值与所述特殊关联值成正比；

结合所述基础关联值和所述特殊关联值计算得到所述第一映射关联值。

通过采用上述技术方案，根据目标奖补关键词中具体包含的奖补数值分析奖补需求与映射政策信息之间的关联性，具体则是比对奖补数值和奖补需求值之间的大小关系，若奖补数值小于等于奖补需求值，则直接以预设的基础关联值作为第一映射关联值；若奖补数值大于奖补需求值，则可以计算出奖补差值并代入预设的正比例函数中计算出特殊关联值，从而最终计算得到第一映射关联值，因此第一映射关联值主要体现目标企业的奖补需求和目标产业政策信息奖补数值之间的对应关系，第一映射关联值越大，说明目标产业政策信息奖补数值越能满足目标企业的奖补需求。

可选的，所述目标政策关键词还包括目标指标关键词，所述基于预设的关键词映射表计算所述企业关键词与所述目标产业政策信息之间的第二映射关联值包括如下步骤：

基于所述企业关键词在预设的关键词映射表中查询得到多个目标映射指标；

根据所述目标映射指标在所述目标指标关键词中检索到指标相同的目标指标关键词，并将所述指标相同的目标指标关键词标记为目标映射关键词；

计算所述目标产业政策信息中所述目标映射关键词的关键词占比；

将所述关键词占比转换为第二映射关联值。

通过采用上述技术方案，先根据企业关键词在关键词映射表中找到相同的历史企业关键词，再根据历史企业关键词在关联词映射表中所映射的历史政策指标，并将所有映射的历史政策指标作为目标映射指标。再根据目标映射指标在目标指标关键词中检索到指标相同的目标指标关键词，并将指标相同的目标指标关键词标记为目标映射关键词，从而可以计算出目标映射关键词占目标产业政策信息中所有关键词数量的关键词占比，最后将关键词占比进行数值转换得到第二映射关联值。第二映射关联值主要体现目标企业的各项数据与目标产业政策信息中产业政策所需求的政策申报门槛之间的满足关系。第二映射关联值越大，说明目标企业越能满足政策申报门槛。

可选的，所述目标映射指标包括目标基本映射指标和目标特殊映射指标，将与所述目标基本映射指标指标相同的目标指标关键词标记为目标基本映射关键词，将与所述目标特殊映射指标指标相同的目标指标关键词标记为目标特殊映射关键词；

所述计算所述目标产业政策信息中所述目标映射关键词的关键词占比包括如下步骤：

计算所述目标基本映射关键词在所述目标产业政策信息中全部目标指标关键词的第一占比；

计算所述目标特殊映射关键词在所述目标产业政策信息中全部目标指标关键词的第二占比；

结合所述第一占比和所述第二占比并根据预设的占比权重配比计算得到所述目标产业政策信息中所述目标映射关键词的关键词占比。

通过采用上述技术方案，分别计算出目标基本映射关键词在全部目标指标关键词中的第一占比和目标特殊映射关键词在全部目标指标关键词中的第二占比，再根据两个占比所预先分配的占比权重，即可计算得到目标产业政策信息中目标映射关键词的关键词占比。由于目标基本映射指标所对应的产业政策指标为产业政策需求企业申报的最低门槛，因此第一占比所分配的占比权重要更大。

可选的，所述结合所述第一映射关联值和所述第二映射关联值计算所述目标企业与各个所述目标产业政策信息之间的关联匹配度包括如下步骤：

判断所述第二映射关联值是否超出预设的关联值阈值；

若所述第二映射关联值超出所述关联值阈值，则将所述第一映射关联值与所述第二映射关联值相加得到所述目标企业与各个所述目标产业政策信息之间的关联匹配度；

若所述第二映射关联值未超出所述关联值阈值，则根据预设的调整系数调低所述第一映射关联值，得到调整映射关联值；

将所述调整映射关联值与所述第二映射关联值相加得到所述关联匹配度。

通过采用上述技术方案，由于第二映射关联值主要体现目标企业的各项数据与目标产业政策信息中产业政策所需求的政策申报门槛之间的满足关系，因此可以先判断第二映射关联值是否超出预设的关联值阈值，若超出，则说明目标企业满足目标产业政策信息中产业政策所需求的政策申报门槛，从而之间将第一映射关联值与第二映射关联值相加得到目标企业与各个目标产业政策信息之间的关联匹配度；若第二映射关联值未超出预设的关联值阈值，则说明目标企业暂未满足目标产业政策信息中产业政策所需求的政策申报门槛，因此需要下调第一映射关联值，再将调整映射关联值与第二映射关联值相加得到关联匹配度。

第二方面，本申请还提供一种多维度产业政策匹配系统，包括处理器和存储器，所述处理器在运行所述存储器存储的计算机指令时，执行如第一方面中所述的方法。

通过采用上述技术方案，通过程序的调取，获取目标企业的企业信息和政策需求信息，根据企业信息分析得到企业关键词，根据政策需求信息选取政策类别并分析得到需求关键词，从而可以基于政策类别从产业政策数据库中调取相同类别的目标产业政策信息，由于目标产业政策信息对应映射有多个维度的政策关键词，因此可以根据需求关键词与同维度的政策关键词之间的对应关系计算需求关键词与目标产业政策信息之间的第一映射关键值，并根据企业关键词与同维度政策关键词的对应关系计算出企业关键词与目标产业政策信息之间的第二映射关键值，结合第一映射关键值和第二映射关键值即可计算得到目标企业与目标产业政策信息之间的关联匹配度，从而可以筛选出关联匹配度最高的目标产业政策信息作为目标企业的最优产业政策信息。

第三方面，本申请还提供一种算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面中所述的方法。

通过采用上述技术方案，通过程序的调取，获取目标企业的企业信息和政策需求信息，根据企业信息分析得到企业关键词，根据政策需求信息选取政策类别并分析得到需求关键词，从而可以基于政策类别从产业政策数据库中调取相同类别的目标产业政策信息，由于目标产业政策信息对应映射有多个维度的政策关键词，因此可以根据需求关键词与同维度的政策关键词之间的对应关系计算需求关键词与目标产业政策信息之间的第一映射关键值，并根据企业关键词与同维度政策关键词的对应关系计算出企业关键词与目标产业政策信息之间的第二映射关键值，结合第一映射关键值和第二映射关键值即可计算得到目标企业与目标产业政策信息之间的关联匹配度，从而可以筛选出关联匹配度最高的目标产业政策信息作为目标企业的最优产业政策信息。

综上所述，本申请包括以下有益技术效果：

获取目标企业的企业信息和政策需求信息，根据企业信息分析得到企业关键词，根据政策需求信息选取政策类别并分析得到需求关键词，从而可以基于政策类别从产业政策数据库中调取相同类别的目标产业政策信息，由于目标产业政策信息对应映射有多个维度的政策关键词，因此可以根据需求关键词与同维度的政策关键词之间的对应关系计算需求关键词与目标产业政策信息之间的第一映射关键值，并根据企业关键词与同维度政策关键词的对应关系计算出企业关键词与目标产业政策信息之间的第二映射关键值，结合第一映射关键值和第二映射关键值即可计算得到目标企业与目标产业政策信息之间的关联匹配度，从而可以筛选出关联匹配度最高的目标产业政策信息作为目标企业的最优产业政策信息。

附图说明

图1是本申请实施例的多维度产业政策匹配方法其中一种实施方式的流程示意图。

图2是本申请实施例的多维度产业政策匹配方法其中一种实施方式的流程示意图。

图3是本申请实施例的多维度产业政策匹配方法其中一种实施方式的流程示意图。

图4是本申请实施例的多维度产业政策匹配方法其中一种实施方式的流程示意图。

图5是本申请实施例的多维度产业政策匹配方法其中一种实施方式的流程示意图。

图6是本申请实施例的多维度产业政策匹配方法其中一种实施方式的流程示意图。

图7是本申请实施例的多维度产业政策匹配方法其中一种实施方式的流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图1至7对本申请作进一步详细说明。

本申请实施例公开了一种多维度产业政策匹配方法。

参照图1，多维度产业政策匹配方法包括如下步骤：

S101.实时从预设的监测源获取产业政策信息，并从产业政策信息中识别多维度的政策关键词。

其中，监测源指发布产业政策的各个网络平台，可以在预设的爬虫代码中填入各个网络平台的平台链接，爬虫代码通过Python编制，每当有网络平台发布最新产业政策信息时，爬虫代码会立即从发布最新信息的网络平台中自动将最新产业政策信息下载至预设的产业政策数据库中，从而实时获取到产业政策信息。在获取到产业政策信息后，需要结合语义分析技术、文字识别技术等技术对产业政策信息进行多维度的关键词识别，从而识别到行业领域、政策内容、奖补政策等多维度的政策关键词。

S102.基于政策关键词将产业政策信息分类存储于预设的产业政策数据库中。

其中，预设的产业政策数据库中预先按照行业领域分类存储了所有网络平台所发布的所有历史产业政策，因此可以根据获取到的产业政策信息的行业领域相关政策关键词，将产业政策信息存储于产业政策数据库中的对应分类项。

S103.获取目标企业的企业信息，并分析企业信息得到企业关键词。

其中，目标企业指需要进行政策匹配的企业，目标企业相关人员可以通过相关APP输入本企业的企业信息，企业信息主要包括企业名称、企业所属行业、企业营收利润、企业参保人数、企业纳税数据等多种类信息。通过后台抓取到人工填入的企业信息后，需要先对企业信息进行信息筛选，筛除填写不规范的信息以及多余信息后，再将企业信息按照信息种类拆分为多个企业关键词。

S104.获取目标企业的政策需求信息，并基于政策需求信息选取政策类别并分析得到需求关键词。

其中，目标企业相关人员可以通过相关APP输入本企业的政策需求信息，其中政策需求信息包括政策类型需求信息、政策奖补需求信息、政策时间需求信息等多种类信息，其中政策种类需求信息在后台预设有多个选项，相关人员可以通过前端APP选择一项或多项政策种类，其他信息则为文本输入的方式进行输入。通过后台获取所选择的政策种类以确定政策类别，再抓取文本输入的其他需求信息，结合语义分析技术、文字识别技术等技术可以从其他需求信息中分析得到奖补需求、时间需求等多个维度的需求关键词。

S105.根据政策类别从产业政策数据库中调取类别相同的目标产业政策信息。

S106.计算需求关键词与目标产业政策信息之间的第一映射关联值。

其中，目标产业政策信息对应映射有多个维度的政策关键词，需求关键词中也包括与政策关键词相同维度的关键词，根据需求关键词与目标产业政策信息中同纬度下政策关键词之间的比对，以计算出需求关键词与目标产业政策信息之间的第一映射关联值。

S107.基于预设的关键词映射表计算企业关键词与目标产业政策信息之间的第二映射关联值。

其中，预设的关键词映射表是结合历史企业信息和历史产业政策信息总结编制得到的，通过提取历史企业信息中的历史企业关键词和历史产业政策信息中的历史政策关键词，分析每个历史企业关键词所对应的多个历史政策关键词，并建立历史企业关键词与多个历史政策关键词之间的映射关系，从而生成关键词映射表。因此，基于企业关键词的具体内容，可以通过关键词映射表找到与企业关键词具有对应映射关系的政策关键词，再根据政策关键词所属的目标产业政策信息，从而计算出企业关键词和目标产业政策信息之间的第二映射关键词。

S108.结合第一映射关联值和第二映射关联值计算目标企业与各个目标产业政策信息之间的关联匹配度。

其中，将第一映射关联值和第二映射关联值相加即可得到目标企业与目标产业政策信息的关联匹配度。

S109.选择关联匹配度最高的目标产业政策信息作为目标企业的最优产业政策信息。

本申请实施例其中一种实施方式的实施原理为：

获取目标企业的企业信息和政策需求信息，根据企业信息分析得到企业关键词，根据政策需求信息选取政策类别并分析得到需求关键词，从而可以基于政策类别从产业政策数据库中调取相同类别的目标产业政策信息，由于目标产业政策信息对应映射有多个维度的政策关键词，因此可以根据需求关键词与同维度的政策关键词之间的对应关系计算需求关键词与目标产业政策信息之间的第一映射关键值，并根据企业关键词与同维度政策关键词的对应关系计算出企业关键词与目标产业政策信息之间的第二映射关键值，结合第一映射关键值和第二映射关键值即可计算得到目标企业与目标产业政策信息之间的关联匹配度，从而可以筛选出关联匹配度最高的目标产业政策信息作为目标企业的最优产业政策信息。

在本申请实施例的其中一种实施方式中，参照图2，步骤S101具体包括如下步骤：

S201.实时从预设的监测源获取产业政策信息。

其中，监测源指发布产业政策的各个网络平台，可以通过在各个网络平台中预设爬虫代码，从而实时获取监测源所发布的最新产业政策信息。

S202.解析产业政策信息，得到产业政策信息的信息文本编码集。

其中，产业政策信息为文本信息，因此可以解析产业政策信息中每个文字的Unicode编码，并按照文字的文本顺序排列解析出的每个Unicode编码，从而得到产业政策信息的信息文本编码集。

S203.通过预设的多维度的关键词编码集分别对信息文本编码集进行遍历识别，得到多维度的预选关键词编码组。

其中，预设的多维度的关键词编码集包括资质名称关键词编码集、指标关键词编码集和奖补关键词编码集，资质名称关键词编码集中包含有所有荣誉资质名称Unicode编码，指标关键词编码集中包含有所有政策指标关键词的Unicode编码，奖补关键词编码集中则包含有所有政策奖补关键词的Unicode编码。关键词编码集中包含的都是短词组的编码组，基于关键词编码集中的短编码遍历信息文本编码集，若信息文本编码集中存在编码内容、编码顺序与关键词编码集中的编码组完全相同，则将信息文本编码集的这段编码作为预选关键词编码组。

S204.定位所有预选关键词编码组在产业政策信息中的文本位置，并根据文本位置截取关键词文本段落。

其中，定位所有预选关键词编码组对应的文本信息在产业政策信息中的文本位置，再以文本位置为中心前移预设的字符长度作为截取首端，并以文本位置为中心后移预设的字符长度为截取尾端，将截取首端和截取尾端之间的文本信息截取出来得到关键词文本段落。

S205.基于预设的多维度的语义识别模型对相同维度的关键词文本段落进行语义分析，得到各个维度的政策关键词。

其中，多维度的语义识别模型之间的区别仅是模型参数不同。

本申请实施例其中一种实施方式的实施原理为：

将获取到的产业政策信息进行解析，得到产业政策信息的信息文本编码集，再通过预设的关键词编码集对信息文本编码集进行遍历识别，以识别出与关键词编码集中相同编码内容和编码顺序的预选关键词编码组，从而定位出产业政策信息中的文本位置，再根据文本位置前后的文本字符截取出可能存在政策关键词的关键词文本段落，通过预设的语义分析模型对关键词文本段落进行语义分析，最终得到各个维度的政策关键词。

在本申请实施例的其中一种实施方式中，目标产业政策信息所对应的目标政策关键词包括目标荣誉资质关键词和目标奖补关键词，参照图3，步骤S106具体包括如下步骤：

S301.识别需求关键词中的荣誉资质名称和奖补需求值。

其中，需求关键词中的荣誉资质名称为企业申报成功某个产业政策后所下发的企业荣誉资质名称，而奖补需求值则为企业申报成功产业政策后所能获得到的奖励资金。

S302.判断需求关键词中的荣誉资质名称与目标荣誉资质关键词是否匹配，若荣誉资质名称与目标荣誉资质关键词匹配，则执行步骤S303。

其中，若荣誉资质名称与目标荣誉资质关键词不匹配，则筛除对应的目标产业政策信息。

S303.将对应的目标产业政策信息标记为映射政策信息。

S304.结合映射政策信息对应的目标奖补关键词和奖补需求值计算第一映射关联值。

其中，映射政策信息对应的目标奖补关键词为申报成功映射政策信息对应的产业政策后所下发的奖励资金。

本申请实施例其中一种实施方式的实施原理为：

先根据需求关键词中的荣誉资质名称筛选出与目标企业匹配的目标产业政策信息，并统一标记为映射政策信息，再结合需求关键词中的奖补需求值和映射政策信息对应的目标奖补关键词，计算出需求关键词和映射政策信息之间的第一映射关联值。

在本申请实施例的其中一种实施方式中，参照图4，步骤S304具体包括如下步骤：

S401.获取映射政策信息对应的目标奖补关键词中所包含的奖补数值。

其中，通过OCR文字识别技术识别出目标奖补关键词中具体的奖补数值，即申报成功映射政策信息对应的产业政策后所下发的奖励资金。

S402.判断奖补数值是否大于奖补需求值，若奖补数值小于等于奖补需求值，则执行步骤S403；若奖补数值大于奖补需求值，则执行步骤S404。

S403.将预设的基础关联值作为第一映射关联值。

S404.根据奖补数值与奖补需求值之间的奖补差值计算特殊关联值。

其中，将奖补数值减去奖补需求值得到奖补差值，再将奖补差值代入预设的正比例函数中计算得到特殊关联值，奖补差值与特殊关联值成正比。

S405.结合基础关联值和特殊关联值计算得到第一映射关联值。

其中，将基础关联值和特殊关联值相加即可得到第一映射关联值。

本申请实施例其中一种实施方式的实施原理为：

根据目标奖补关键词中具体包含的奖补数值分析奖补需求与映射政策信息之间的关联性，具体则是比对奖补数值和奖补需求值之间的大小关系，若奖补数值小于等于奖补需求值，则直接以预设的基础关联值作为第一映射关联值；若奖补数值大于奖补需求值，则可以计算出奖补差值并代入预设的正比例函数中计算出特殊关联值，从而最终计算得到第一映射关联值，因此第一映射关联值主要体现目标企业的奖补需求和目标产业政策信息奖补数值之间的对应关系，第一映射关联值越大，说明目标产业政策信息奖补数值越能满足目标企业的奖补需求。

在本申请实施例的其中一种实施方式中，目标政策关键词包括目标指标关键词，参照图5，步骤S107具体包括如下步骤：

S501.基于企业关键词在预设的关键词映射表中查询得到多个目标映射指标。

其中，先根据企业关键词在关键词映射表中找到相同的历史企业关键词，再根据历史企业关键词在关联词映射表中所映射的历史政策指标，并将所有映射的历史政策指标作为目标映射指标。历史政策指标指对应的产业政策所需求的政策申报门槛，主要包括企业营业利润、企业人员分布、企业纳税额等各项门槛。

S502.根据目标映射指标在目标指标关键词中检索到指标相同的目标指标关键词，并将指标相同的目标指标关键词标记为目标映射关键词。

其中，目标指标关键词则为对应产业政策信息的产业政策所需求的政策申报门槛。

S503.计算目标产业政策信息中目标映射关键词的关键词占比。

S504.将关键词占比转换为第二映射关联值。

其中，去除关键词占比中的百分号即为第二映射关联值，因此关键词占比越大，所转换的第二映射关联值越大。第二映射关联值主要体现目标企业的各项数据与目标产业政策信息中产业政策所需求的政策申报门槛之间的满足关系。第二映射关联值越大，说明目标企业越能满足政策申报门槛。

本申请实施例其中一种实施方式的实施原理为：

先根据企业关键词在关键词映射表中找到相同的历史企业关键词，再根据历史企业关键词在关联词映射表中所映射的历史政策指标，并将所有映射的历史政策指标作为目标映射指标。再根据目标映射指标在目标指标关键词中检索到指标相同的目标指标关键词，并将指标相同的目标指标关键词标记为目标映射关键词，从而可以计算出目标映射关键词占目标产业政策信息中所有关键词数量的关键词占比，最后将关键词占比进行数值转换得到第二映射关联值。第二映射关联值主要体现目标企业的各项数据与目标产业政策信息中产业政策所需求的政策申报门槛之间的满足关系。第二映射关联值越大，说明目标企业越能满足政策申报门槛。

在本申请实施例的其中一种实施方式中，目标映射指标包括目标基本映射指标和目标特殊映射指标，将与目标基本映射指标指标相同的目标指标关键词标记为目标基本映射关键词，将与目标特殊映射指标指标相同的目标指标关键词标记为目标特殊映射关键词。目标基本映射指标所对应的产业政策指标为产业政策需求企业申报的最低门槛，而目标特殊映射指标所对应的产业政策指标则为企业申报产业政策时的指标加分项。

参照图6，步骤S503具体包括如下步骤：

S601.计算目标基本映射关键词在目标产业政策信息中全部目标指标关键词的第一占比。

其中，将目标基本映射关键词的关键词数量除以全部目标指标关键词的关键词总数，得到第一占比。

S602.计算目标特殊映射关键词在目标产业政策信息中全部目标指标关键词的第二占比。

其中，将目标特殊映射关键词的关键词数量除以全部目标指标关键词的关键词总数，得到第二占比。

S603.结合第一占比和第二占比并根据预设的占比权重配比计算得到目标产业政策信息中目标映射关键词的关键词占比。

其中，将第一占比乘以预设的占比权重，再加上第二占比乘以预设的占比权重即可得到目标产业政策信息中目标映射关键词的关键词占比，第一占比预设的占比权重大于第二占比预设的占比权重。

本申请实施例其中一种实施方式的实施原理为：

分别计算出目标基本映射关键词在全部目标指标关键词中的第一占比和目标特殊映射关键词在全部目标指标关键词中的第二占比，再根据两个占比所预先分配的占比权重，即可计算得到目标产业政策信息中目标映射关键词的关键词占比。由于目标基本映射指标所对应的产业政策指标为产业政策需求企业申报的最低门槛，因此第一占比所分配的占比权重要更大。

在本申请实施例的其中一种实施方式中，参照图7，步骤S108具体包括如下步骤：

S701.判断第二映射关联值是否超出预设的关联值阈值，若第二映射关联值超出关联值阈值，则执行步骤S702；若第二映射关联值未超出关联值阈值，则执行步骤S703。

S702.将第一映射关联值与第二映射关联值相加得到目标企业与各个目标产业政策信息之间的关联匹配度。

S703.根据预设的调整系数调低第一映射关联值，得到调整映射关联值。

其中，预设的调整系数小于1，将第一映射关联值与调整系数相乘得到调整映射关联值。

S704.将调整映射关联值与第二映射关联值相加得到关联匹配度。

本申请实施例其中一种实施方式的实施原理为：

由于第二映射关联值主要体现目标企业的各项数据与目标产业政策信息中产业政策所需求的政策申报门槛之间的满足关系，因此可以先判断第二映射关联值是否超出预设的关联值阈值，若超出，则说明目标企业满足目标产业政策信息中产业政策所需求的政策申报门槛，从而之间将第一映射关联值与第二映射关联值相加得到目标企业与各个目标产业政策信息之间的关联匹配度；若第二映射关联值未超出预设的关联值阈值，则说明目标企业暂未满足目标产业政策信息中产业政策所需求的政策申报门槛，因此需要下调第一映射关联值，再将调整映射关联值与第二映射关联值相加得到关联匹配度。

本申请实施例还公开一种多维度产业政策匹配系统，包括处理器和存储器，处理器在运行存储器存储的计算机指令时，执行如图1至图7中所示的方法。

本实施例的实施原理为：

通过程序的调取，获取目标企业的企业信息和政策需求信息，根据企业信息分析得到企业关键词，根据政策需求信息选取政策类别并分析得到需求关键词，从而可以基于政策类别从产业政策数据库中调取相同类别的目标产业政策信息，由于目标产业政策信息对应映射有多个维度的政策关键词，因此可以根据需求关键词与同维度的政策关键词之间的对应关系计算需求关键词与目标产业政策信息之间的第一映射关键值，并根据企业关键词与同维度政策关键词的对应关系计算出企业关键词与目标产业政策信息之间的第二映射关键值，结合第一映射关键值和第二映射关键值即可计算得到目标企业与目标产业政策信息之间的关联匹配度，从而可以筛选出关联匹配度最高的目标产业政策信息作为目标企业的最优产业政策信息

本申请实施例还公开一种计算机可读存储介质，包括指令，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行如图1至图7中所示的方法。

本实施例的实施原理为：

通过程序的调取，获取目标企业的企业信息和政策需求信息，根据企业信息分析得到企业关键词，根据政策需求信息选取政策类别并分析得到需求关键词，从而可以基于政策类别从产业政策数据库中调取相同类别的目标产业政策信息，由于目标产业政策信息对应映射有多个维度的政策关键词，因此可以根据需求关键词与同维度的政策关键词之间的对应关系计算需求关键词与目标产业政策信息之间的第一映射关键值，并根据企业关键词与同维度政策关键词的对应关系计算出企业关键词与目标产业政策信息之间的第二映射关键值，结合第一映射关键值和第二映射关键值即可计算得到目标企业与目标产业政策信息之间的关联匹配度，从而可以筛选出关联匹配度最高的目标产业政策信息作为目标企业的最优产业政策信息。

以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。