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申请/专利权人：武汉光谷联合集团有限公司

摘要：本发明提出了一种基于产业云的企业画像构建方法，属于数据处理领域，包括：S1、采集产业云内企业当前的多源原始数据，并对所述多源原始数据进行数据预处理，得到处理后的多源异构数据；S2、对所述处理后的多源异构数据数据进行数据融合，得到第一数据集；S3、构建本体模型，根据所述本体模型和第一数据集构建初始企业知识图谱；S4、对所述初始企业知识图谱进行补全；S5、根据所述补全后的企业知识图谱提取企业特征，并根据所述企业特征构建企业画像。本申请通过构建初始企业知识图谱，并对初始企业知识图谱进行补全，填补了信息缺失，提升了初始企业知识图谱表达的全面性和准确性，通过提取初始企业知识图谱的企业特征并构建企业画像，全面描述了企业的属性和特征，提高了企业数据整合、分析和利用的效率。

主权项：1.一种基于产业云的企业画像构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集产业云内企业当前的多源原始数据，并对所述多源原始数据进行数据预处理，得到处理后的多源异构数据；S2、对所述处理后的多源异构数据进行数据融合，得到第一数据集；S3、构建本体模型，根据所述本体模型和第一数据集构建初始企业知识图谱；S4、对所述初始企业知识图谱进行补全，得到补全后的企业知识图谱；S5、根据所述补全后的企业知识图谱提取企业特征，并根据所述企业特征构建企业画像；步骤S5具体包括：S51、对补全后的企业知识图谱中的所有实体进行遍历，计算任意两个实体之间的相关性权重，并根据所述相关性权重构建链接搜寻权重矩阵；其中，相关性权重的计算公式如下： ；其中，表示实体i和实体j之间的介数中心性，表示指数函数；S52、根据所述链接搜寻权重矩阵分别提取实体的特征，形成综合特征向量集；S53、根据综合特征向量集构建实体画像，将所述实体画像存储在一个画像矩阵中，得到企业画像矩阵；步骤S52具体包括：S521、根据所述链接搜寻权重矩阵分别提取实体的属性特征、关联边特征、上下文特征和隐藏特征；其中，所述属性特征的计算公式如下： ； 表示第i个实体的属性集，表示编码函数；所述关联边特征的计算公式如下： ； 是表示两个实体之间的相关性权重，表示相邻两个实体的嵌入表示，E表示企业知识图谱中所有实体的集合，表示E中其他实体；所述上下文特征的计算公式如下： ； 表示围绕第i个实体的文本上下文，表示使用BERT模型将输入的上下文文本转换为高维向量；所述隐藏特征的计算公式如下： ；其中，表示激活函数，表示连接函数，表示隐藏特征可学习的权重矩阵，表示隐藏特征可学习的偏置项；S522、将所述隐藏特征使用全连接层转换为高维向量，并与上下文特征进行融合，得到第一实体综合特征；所述第一实体综合特征的计算公式如下： ；其中，表示门控权重，范围为（0，1），表示多层感知机；S523、使用全连接层改变第一实体综合特征的维度，并与实体的属性特征和关联边特征进行合并得到实体综合特征向量，并形成综合特征向量集；其中，所述综合特征向量的计算公式如下： ；其中，表示特征融合函数，表示实体属性特征可学习的权重矩阵，表示关联边特征可学习的权重矩阵，表示上下文特征可学习的权重矩阵，表示降维后的第一实体综合特征，表示偏置项。

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