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摘要：本发明提供一种基于深度学习的产业图谱建模方法及系统，涉及产业图谱建模技术领域，所述方法包括：从多个数据源获取数据，生成第一数据集；对第一数据集进行预处理，生成第二数据集；构建深度学习模型，该模型包含输入层、文本数据提取层、时间序列数据提取层、结构化数据提取层和融合输出层；将第二数据集输入深度学习模型，生成词向量矩阵、时间序列数据集和结构化数据集；文本数据提取层从词向量中提取文本特征向量；时间序列数据提取层从时间序列数据中提取时间特征向量；结构化数据提取层从结构化数据中提取结构化特征向量；融合输出层将这些特征向量拼接，进行聚类分析生成初步产业图谱；本发明提高了产业图谱建模的智能化程度。
主权项：1.一种基于深度学习的产业图谱建模方法，其特征在于，所述方法包括：获取产业链的第一数据集，所述第一数据集包括企业数据、市场动态数据、科研成果数据和政策数据；对获取的第一数据集进行预处理，得到第二数据集，所述预处理步骤包括数据清洗、自然语言处理、标准化处理、结构化处理及缺失数据填补；将第二数据集依照时间顺序分为训练集和验证集；构建第一深度学习模型，第一深度学习模型包括输入层、文本数据提取层、时间序列数据提取层、结构化数据提取层和融合输出层；配置输入层，输入层用于接受第二数据集，并对其进行处理，得到词向量矩阵、时间序列数据集、结构化数据集；配置文本数据提取层，文本数据提取层用于从词向量矩阵中提取文本特征向量；配置时间序列数据提取层，时间序列数据提取层用于从时间序列数据集中提取时间序列特征向量；配置结构化数据提取层，结构化数据提取层用于从结构化数据集中提取结构化特征向量；配置融合输出层，融合输出层用于将文本特征向量、时间序列特征向量和结构化特征向量拼接，得到拼接特征向量，并对拼接特征向量进行聚类分析，生成产业图谱；根据训练集数据和验证集数据，对第一深度学习模型进行训练和验证，得到产业图谱生成模型；对产业图谱生成模型进行部署，并将产业图谱生成模型结构和权重保存为特定格式。
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