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申请/专利权人：湖南电气职业技术学院

摘要：本发明涉及行政数据管理技术领域，尤其涉及一种中心化创业企业用综合管理方法及系统。采集企业关联信息数据；基于企业关联信息数据进行企业管理行为与企业管理效益的关联分析，生成企业管理行为效益数据；对企业管理行为效益数据进行有效企业管理行为效益数据分析，以得到有效企业管理行为效益数据；基于Transformer算法以及有效企业管理行为效益数据进行私域管理行为与公域用户转化效益的优化数学模型，生成企业管理效益优化模型；获取中心化管理行为数据；基于企业管理效益优化模型对中心化管理行为数据进行中心化管理行为的资源配置智能优化处理，生成优化中心化管理行为数据。本发明实现高效地中心化创业企业用综合管理。

主权项：1.一种中心化创业企业用综合管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：根据预设的企业关联信息集成接口进行企业关联信息采集分析，生成企业关联信息数据，其中所述企业关联信息数据包括公域企业信息数据以及私域企业信息数据；步骤S2：基于企业关联信息数据进行企业管理行为与企业管理效益的关联分析，生成企业管理行为效益数据；步骤S3：提取企业关联信息数据的时间戳，利用企业关联信息数据的时间戳对企业管理行为效益数据进行时序数据整合，生成时序企业管理行为效益数据；基于时序企业管理行为效益数据进行异常企业管理行为效益趋势分析，生成异常企业管理行为效益趋势数据；根据异常企业管理行为效益趋势数据对企业管理行为效益数据进行有效企业管理行为效益数据分析，以得到有效企业管理行为效益数据；步骤S4：基于Transformer算法建立私域管理行为与公域用户转化效益的优化映射关系，以生成初始企业管理效益优化模型；根据有效企业管理行为效益数据对初始企业管理效益优化模型进行模型训练处理，生成企业管理效益优化模型；其中，步骤S4包括：步骤S41：基于Transformer算法建立私域管理行为与公域用户转化效益的优化映射关系，以生成初始企业管理效益优化模型；步骤S42：基于有效企业管理行为效益数据对初始企业管理效益优化模型进行多头注意力参数分析，生成多头注意力参数；其中，步骤S42包括：步骤S421：对有效企业管理行为效益数据进行孤立私域行为效益特征分析，生成孤立私域行为效益特征数据；步骤S422：根据孤立私域行为效益特征数据进行孤立私域行为增益效益分析，生成孤立私域行为增益效益数据；步骤S423：根据孤立私域行为增益效益数据进行第一自注意力参数分析，生成第一自注意力参数；步骤S424：根据孤立私域行为效益特征数据对有效企业管理行为效益数据进行孤立私域行为全局影响效益评估，生成孤立私域行为全局影响效益数据；步骤S425：根据孤立私域行为全局影响效益数据进行第二自注意力参数分析，生成第二自注意力参数；步骤S426：根据企业管理行为效益数据进行私域管理配置资源分析，生成私域管理配置资源数据；步骤S427：根据私域管理配置资源数据以及孤立私域行为效益特征数据进行孤立私域行为风险评估，生成孤立私域行为风险评估数据；步骤S428：根据孤立私域行为全局影响效益数据进行第三自注意力参数分析，生成第三自注意力参数；步骤S429：根据第一自注意力参数、第二自注意力参数以及第三自注意力参数进行多头注意力参数分析，生成多头注意力参数；步骤S43：根据多头注意力参数对初始企业管理效益优化模型进行模型多头注意力机制调节分析，生成调节企业管理效益优化模型；步骤S44：将有效企业管理行为效益数据传输至调节企业管理效益优化模型进行模型训练，生成企业管理效益优化模型；其中，步骤S44包括：步骤S441：将有效企业管理行为效益数据传输至调节企业管理效益优化模型中的多头注意力参数进行多头注意力机制训练，生成多头注意力机制训练数据，并对多头注意力机制训练数据进行时序赋权处理，生成赋权多头注意力机制训练数据；步骤S442：基于遗传算法对赋权多头注意力机制训练数据进行全局多头注意力机制优化训练，生成优化全局多头注意力机制数据；步骤S443：根据优化全局多头注意力机制数据对调节企业管理效益优化模型进行模型超参数调节，生成企业管理效益优化模型；步骤S5：获取中心化管理行为数据；基于企业管理效益优化模型对中心化管理行为数据进行中心化管理行为的资源配置智能优化处理，生成优化中心化管理行为数据，并将优化中心化管理行为数据传输至终端执行中心化创业企业用综合管理作业。

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百度查询： 湖南电气职业技术学院 一种中心化创业企业用综合管理方法及系统