一种基于大数据的政策匹配分析系统和精准推送方法与流程

1.一种基于大数据的政策匹配分析系统和精准推送方法，适用于对政策进行分析解读，并向企业进行政策的定向推送，属于数据匹配方法技术领域，具体涉及一种基于大数据的政策匹配分析系统和精准推送方法。


背景技术：

2.为提升产业发展水平，促进科技进步，增强企业自主创新能力，我国每年都会出台一系列科技政策，了解政策、把握政策、成功申报政策，以政策助力企业发展，以较低的成本获取最大化的利益开始引起越来越多企业的关注。
3.目前国内市场上的项目申报，主要以人力筛选为主，通过大量的人力去分析现有政策，再根据政策的解读去服务企业。采用人力对政策解读，容易出现比如人力获取信息不及时、解读政策不够准确等问题，同时对于企业来讲，政策过多导致企业也无法了解自身选择适应其的政策来申报，造成了政府与企业之间产生了巨大的鸿沟。因此，为了增加企业申报项目的积极性、提高政策解读和推送的精准度，提出一种能够实时为企业推送政策的精准匹配方法具有重要意义。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于针对现有技术中的问题，提供了一种基于大数据的政策匹配分析系统和精准推送方法，通过以政策库作为数据模型，采用基于java的语言实现的匹配模型，实现可以根据多个政策条件在政策库中的精准识别，企业用户通过在交互界面录入企业当前条件和信息，利用后台算法以及与数据库相结合的形式，进行政策内容匹配，从而找出满足当前企业目前状况下所有政策，并且按照政策匹配度进行排序，为企业后续的研发和投入提供基础的导向作用。
5.为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
6.一种基于大数据的政策匹配分析系统和精准推送方法，包括如下步骤：
7.s1：构建政策智能数据库：将下发的各类政策文本进行分类收录，通过人工智能对收录的政策文本进行解读分析，得到已发布政策的硬性指标和程度性指标，并将得到的指标数据存储收录并与对应的政策文本相关联，并实时更新收录政策的数据库信息；
8.s2：构建企业信息数据库：预设需要录入的企业信息项目，引导企业进行信息录入，收集并整理录入的各类型企业信息，并实时更新收录的企业信息数据；
9.s3：根据匹配算法进行政策匹配：建立政策匹配算法，根据录入的企业信息与政策智能数据库交互的方式进行政策匹配，获得符合该企业要求的政策信息，并将得到的政策信息按照匹配度进行排列；
10.s4：政策信息的后台推送：将得到的政策信息通过通信网络主动推送到企业联系人的移动终端。
11.所述步骤s2中预设需要录入的企业信息项目包括但不限于企业销售收入、知识产
权数量、研发费用、工业总产值、成立年限，年纳税总额，资产负债率、企业成长性、企业所属行业领域，企业荣誉资质。
12.所述步骤s3中政策匹配算法的建立过程具体包括如下步骤：
13.s201：将步骤s2中收集整理的企业信息进行判断分析，对获得的有效数据进行收录；
14.s202：将步骤s201中收录的有效数据与政策智能数据库中的指标数据相对比，计算预设的各项企业信息项目与政策指标数据的权重；
15.s203：将得到的各项企业信息项目与政策指标数据的权重进行整合分析，得到该企业与对应政策的匹配度；
16.s204：根据匹配度从政策智能数据库中进行对应政策提取，并将提取的政策按照匹配度进行排列。
17.所述步骤s302中权重算法具体包括如下内容；
18.1)成立年限(ft)
19.t(u)∈[mixt(g),maxt(g)]
[0020]
若成立年限大于最低标准年限，则权重ft为1，代表企业符合要求；
[0021]
2)企业所属行业领域(ff)
[0022]
企业所属行业领域f(u)
[0023]
政策要求企业所属行业领域f(g)
[0024]
若企业所属行业领域f(u)＝f(g)，则权重ff＝1，代表企业符合要求；
[0025]
3)销售收入(fsr)
[0026]
sr(u)∈[mixsr(g),maxsr(g)]
[0027]
若销售收入大于最低标准，则权重fsr＝1，则企业符合相应的政策要求；
[0028]
4)工业总产值(fi)
[0029]
i(u)∈[mixi(g),maxi(g)]
[0030]
若总产值大于最低基数，则权重fi为1，代表企业符合要求；
[0031]
5)知识产权ip(fw)
[0032]
ip数量w(u)
[0033]
政策要求知识产权数量w(g)
[0034]
fw＝w(u)/w(g)
[0035]
若ip数量符合w(u)≥w(g)，则权重fw＝1，代表企业符合要求；
[0036]
6)研发费用(fc)
[0037]
研发费用c(u)
[0038]
政策要求研发费用c(g)
[0039]
fc＝c(u)/c(g)
[0040]
若研发费用符合c(u)≥c(g)，则权重fc＝1，代表企业符合要求；
[0041]
7)年纳税总额(ftt)
[0042]
年纳税总额tt(u)
[0043]
政策要求年纳税总额tt(g)
[0044]
ftt＝tt(u)/tt(g)
[0045]
若研发费用符合tt(u)≥tt(g)，则权重ftt＝1，代表企业符合要求；
[0046]
8)企业资产负债率(fd)
[0047]
企业资产负债率d(u)
[0048]
政策要求企业资产负债率d(g)
[0049]
fd＝d(g)/d(u)
[0050]
若企业资产负债率0《d(u)≤d(g)，则权重fd＝1，代表企业符合要求，
[0051]
若企业资产负债率d(u)＝0，则权重fd＝1，代表企业符合要求；
[0052]
9)年复合增长率(fcagr)
[0053]
企业年复合增长率cagr(u)
[0054]
政策要求年复合增长率carg(g)
[0055]
fcagr＝cagr(u)/carg(g)
[0056]
若企业年复合增长率cagr(u)≥carg(g)，则权重fcagr＝1，代表企业符合要求；
[0057]
10)企业荣誉资质(fh)
[0058]
企业荣誉资质h(u)
[0059]
政策要求企业荣誉资质h(g)
[0060]
fh＝h(u)/h(g)
[0061]
若企业荣誉资质h(u)≥h(g)，则权重fh＝1，代表企业符合要求。
[0062]
所述步骤s303中匹配度m的算法如下：
[0063]
1)当ft、ff、fsr、fi均为1时，匹配度m的表达式为：
[0064]
m＝fw
·
fc
·
ftt
·
fd
·
fcagr
·
fh
[0065]
若m＝1，则企业符合政策申报条件，若m《1，代表企业不符合政策申报条件；
[0066]
2)当ft、ff、fsr、fi中至少一项不为1时，匹配度m＝0，代表企业不符合政策申报条件。
[0067]
所述步骤s4中政策信息的后台推送功能具体包括如下内容：
[0068]
s401：当政策下发时，通过人工智能将下发的政策在系统中进行自动收录和解读分析，并根据步骤s1-s3进行首次匹配政策的推送；
[0069]
s402：当有新的政策下发收录到政策智能数据库时，经过系统识别后，自动按照政策分类对应当前库中企业分类，寻找符合当前政策企业，再按照当前企业信息数据库，根据匹配算法进行计算，识别当前政策符合申报条件的企业，若符合，则将该条政策的相关信息主动推送到该企业联系人的移动终端。
[0070]
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
[0071]
1)通过以政策库作为数据模型，采用基于java的语言实现的匹配模型，实现根据多个政策条件在政策库中的精准识别，企业用户通过在交互界面录入企业当前条件和信息，并通过模型中封装的匹配算法以及与数据库相结合的形式，进行政策内容匹配，从而找出满足当前企业目前状况下所有政策，并且按照政策匹配度进行排序，推荐适合企业申报的政策，能够降低企业申报政策的风险和提高企业申报政策的效率，有效提高了政策解读和推送的精准度；
[0072]
2)通过销售收入、成立年限、所属行业领域作为政策匹配算法的主要筛选项目，能够有效减少计算数据量，提高计算效率，并且通过企业与政策的匹配度进行推送，不仅能够
让企业了解当前符合条件的申报项目，还能让企业了解当前企业与当前政策数据指标的差距，为企业后续的研发投入和发展方向提供了基础的导向作用，直观方便，能够有效增强企业对当前政策的了解程度，加强企业和政府的联系，能够有效增加企业申报项目的积极性。
附图说明
[0073]
图1是本发明实施例的设计构架示意图。
[0074]
图2是本发明实施例的智能政策匹配系统示意图。
[0075]
图3是本发明实施例的工作流程示意图。
具体实施方式
[0076]
下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，在此本发明的示意性实施例以及说明来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
[0077]
为了更好地理解本发明的实质性内容，进行以下说明：本发明是典型的人机交互系统，采用mvc架构实现，mvc架构如图1所示。
[0078]
在mvc架构中，m是指模型(model)，用来封装核心数据和功能，是具体的业务代码层，独立于特定的输出表示和输入行为；v是指视图(view)，用来向用户显示信息，视图的获得来自模型数据，决定模型以什么样的方式展现给用户； c是指控制器(controller)，负责根据用户从视图输入的指令，选取模型中的数据，然后对其进行相应的操作，产生最终结果。
[0079]
在本发明政策匹配分析系统的架构中，m模块为智能数据库和企业信息数据库以及系统中的数据字典等信息，智能数据库中将这些信息按照分类表进行存储，方便c模块查询使用；而c模块则是智能匹配算法所在位置，当v模块调用c模块接口的时候，c模块按照接口请求内容进行m模块数据提取，将提取出来的数据进行算法匹配和数据清洗，最终将得到符合算法计算结果的数据按照v 模块的要求返回到v模块；最后v模块负责给客户展示，是直接面对客户的一个环节，所有的模块内容和展示信息在ui上会有一个持续改进和不断迭代的过程，具体的呈现效果在不同终端有不同的展示效果，目前该系统已在我单位的 web端、手机app端和小程序上得以正常使用。
[0080]
如图2-3所示，本发明公开了一种基于大数据的政策匹配分析系统和精准推送方法，包括如下步骤：
[0081]
s1：构建政策智能数据库：将下发的各类政策文本进行分类收录，通过人工智能对收录的政策文本进行解读分析，得到已发布政策的硬性指标和程度性指标，并将得到的指标数据存储收录并与对应的政策文本相关联，并实时更新收录政策的数据库信息；
[0082]
s2：构建企业信息数据库：首先预设需要录入的企业信息项目，所述预设需要录入的企业信息项目包括但不限于企业销售收入、知识产权数量、研发费用、工业总产值、成立年限，年纳税总额、资产负债率、企业成长性、企业所属行业领域和企业荣誉资质，然后引导企业进行上述企业信息录入，收集并整理录入的各类型企业信息，并实时更新收录的企业信息数据；
[0083]
s3：根据匹配算法进行政策匹配：建立政策匹配算法，根据录入的企业信息与政策智能数据库交互的方式进行政策匹配，获得符合该企业要求的政策信息，并将得到的政策
信息按照匹配度进行排列；
[0084]
所述政策匹配算法的建立过程，具体包括如下步骤：
[0085]
s301：将步骤s2中收集整理的企业信息进行判断分析，对获得的有效数据进行收录；
[0086]
s302：将步骤s201中收录的有效数据与政策智能数据库中的指标数据相对比，计算预设的各项企业信息项目与政策指标数据的权重；
[0087]
s303：将得到的各项企业信息项目与政策指标数据的权重进行整合分析，得到该企业与对应政策的匹配度；
[0088]
s304：根据匹配度从政策智能数据库中进行对应政策提取，并将提取的政策按照匹配度进行排列。
[0089]
所述步骤s302中权重算法具体包括如下内容；
[0090]
1)成立年限(ft)
[0091]
t(u)∈[mixt(g),maxt(g)]
[0092]
若成立年限大于最低标准年限，则权重ft为1，代表企业符合要求；
[0093]
2)企业所属行业领域(ff)
[0094]
企业所属行业领域f(u)
[0095]
政策要求企业所属行业领域f(g)
[0096]
若企业所属行业领域f(u)＝f(g)，则权重ff＝1，代表企业符合要求；
[0097]
3)销售收入(fsr)
[0098]
sr(u)∈[mixsr(g),maxsr(g)]
[0099]
若销售收入大于最低标准，则权重fsr＝1，则企业符合相应的政策要求；
[0100]
4)工业总产值(fi)
[0101]
i(u)∈[mixi(g),maxi(g)]
[0102]
若总产值大于最低基数，则权重fi为1，代表企业符合要求；
[0103]
5)知识产权ip(fw)
[0104]
ip数量w(u)
[0105]
政策要求知识产权数量w(g)
[0106]
fw＝w(u)/w(g)
[0107]
若ip数量符合w(u)≥w(g)，则权重fw＝1，代表企业符合要求；
[0108]
6)研发费用(fc)
[0109]
研发费用c(u)
[0110]
政策要求研发费用c(g)
[0111]
fc＝c(u)/c(g)
[0112]
若研发费用符合c(u)≥c(g)，则权重fc＝1，代表企业符合要求；
[0113]
7)年纳税总额(ftt)
[0114]
年纳税总额tt(u)
[0115]
政策要求年纳税总额tt(g)
[0116]
ftt＝tt(u)/tt(g)
[0117]
若研发费用符合tt(u)≥tt(g)，则权重ftt＝1，代表企业符合要求；
[0118]
8)企业资产负债率(fd)
[0119]
企业资产负债率d(u)
[0120]
政策要求企业资产负债率d(g)
[0121]
fd＝d(g)/d(u)
[0122]
若企业资产负债率0《d(u)≤d(g)，则权重fd＝1，代表企业符合要求，
[0123]
若企业资产负债率d(u)＝0，则权重fd＝1，代表企业符合要求；
[0124]
9)年复合增长率(fcagr)
[0125]
企业年复合增长率cagr(u)
[0126]
政策要求年复合增长率carg(g)
[0127]
fcagr＝cagr(u)/carg(g)
[0128]
若企业年复合增长率cagr(u)≥carg(g)，则权重fcagr＝1，代表企业符合要求；
[0129]
10)企业荣誉资质(fh)
[0130]
企业荣誉资质h(u)
[0131]
政策要求企业荣誉资质h(g)
[0132]
fh＝h(u)/h(g)
[0133]
若企业荣誉资质h(u)≥h(g)，则权重fh＝1，代表企业符合要求。
[0134]
所述步骤s303中匹配度m的算法如下：
[0135]
1)当ft、ff、fsr、fi均为1时，匹配度m的表达式为：
[0136]
m＝fw
·
fc
·
ftt
·
fd
·
fcagr
·
fh
[0137]
若m＝1，则企业符合政策申报条件，若m《1，代表企业不符合政策申报条件；
[0138]
2)当ft、ff、fsr、fi中至少一项不为1时，匹配度m＝0，代表企业不符合政策申报条件。
[0139]
s4：政策信息的后台推送：将得到的政策信息通过通信网络主动推送到企业联系人的移动终端，所述后台推送功能具体包括如下内容：
[0140]
s401：当政策下发时，通过人工智能将下发的政策在系统中进行自动收录和解读分析，并根据步骤s1-s3进行首次匹配政策的推送；
[0141]
s402：当有新的政策下发收录到政策智能数据库时，经过系统识别后，自动按照政策分类对应当前库中企业分类，寻找符合当前政策企业，再按照当前企业信息数据库，根据匹配算法进行计算，识别当前政策符合申报条件的企业，若符合，则将该条政策的相关信息主动推送到注册该企业app或注册该企业联系人手机号短信端。
[0142]
如图3所示，本发明的核心机制如下：用户登录并实时根据当前企业所满足的条件，系统智能匹配当前企业当前状况下所满足的政策，系统根据评分进行智能排序；企业觉得匹配有误，也可修改当前条件重新匹配；开发人员判断当前政策的饱和度以及更新程度，也可进一步重新进行政策匹配度训练。
[0143]
本发明通过以政策库作为数据模型，采用基于java的语言实现的匹配模型，实现根据多个政策条件在政策库中的精准识别，企业用户通过在交互界面录入企业当前条件和信息，并通过模型中封装的匹配算法以及与数据库相结合的形式，进行政策内容匹配，从而找出满足当前企业目前状况下所有政策，并且按照政策匹配度进行排序，为企业后续的研发方向提供基础的导向作用，能够有效增加企业申报项目的积极性、提高政策解读和推送
的精准度。
[0144]
以上对本发明实施例所提供的技术方案进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明实施例的原理以及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只适用于帮助理解本发明实施例的原理。