一种基于人工智能的企业特征画像系统的制作方法

本发明涉及企业特征画像系统，具体为一种基于人工智能的企业特征画像系统。

背景技术：

1、企业特征画像系统是一种利用大数据和机器学习技术对企业内部和外部数据进行深入分析，从而构建出全面、精准的企业信息档案的系统。这种系统通过整合和分析企业的生产、运营、管理、市场等多方位信息，为企业提供了一个详尽的、多维度的运营和管理视图。

2、对此，公开号cn117522146a的专利文献公开了一种企业风险画像构建与风险预警方法及系统，其中所述企业风险画像构建与风险预警方法包括：获取来自动态数据源的企业数据，生成第一汇集数据；对所述第一汇集数据进行筛选，生成第二汇集数据；根据所述第二汇集数据，生成风险特征和一般特征，构建风险标签；根据所述风险特征和所述一般特征，构建企业风险画像模型，获取企业风险画像评分；根据所述企业风险画像评分与所述风险标签，构建企业风险预测模型，生成预测结果。借此，企业风险画像构建与风险预警方法，可以更好地识别企业面临的风险，提供实时的风险监控和预警。

3、对此，公开号cn117575148a的专利文献公开了一种基于大数据和多维特征的企业画像计算方法、系统及终端，该基于大数据和多维特征的企业画像计算方法包括以下步骤：根据用户感兴趣的部分，获取企业相应的多维特征数据；通过获取到的所述多维特征数据，计算企业画像。该企业画像计算系统包括：多维特征数据获取装置和企业画像计算装置。该终端包括存储器和处理器。具有可以有针对性地为用户提供个性化的企业画像、有效提高了用户根据企业的大数据作出科学精准决策的效率和使用户以极高的效率获取到所需的企业画像去满足相关需求等优点。

4、传统的企业特征画像系统在数据处理上往往存在更新滞后的问题，难以实时反映企业的最新变化，这在一定程度上影响了决策的时效性和准确性，许多现有的系统在设计时缺乏足够的灵活性，难以快速适应市场和企业需求的变化。当需要添加新的数据源或调整现有模型时，往往需要对整个系统进行大规模的重构。

5、针对上述问题，为此，提出一种基于人工智能的企业特征画像系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于人工智能的企业特征画像系统，解决了背景技术中数据滞后处理效率低的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的企业特征画像系统，包括，

3、数据采集，数据采集接入多种数据源，数据源包括企业内部数据库、外部数据接口、社交媒体数据；

4、数据预处理，采集数据源清洗和验证，去除重复数据、纠正错误数据、填充缺失值；

5、数据类型拆分，根据数据类型将数据拆分成数据块；

6、数据属性拆分，根据属性对数据块进一步拆分，形成数据片；

7、模块化数据存储，分类的数据块存储到不同的模块中；

8、动态数据更新，数据动态更新添加新的数据块、删除过时数据块以及更新数据块中的数据片，数据管理；

9、模型建立，构建主框架，主框架作为模型的核心结构，逻辑运算提取新的主框架，并独立运算且主框架可以无限制地复制，主框架模板分为多个类别，包括数据处理、数据分析、机器学习模型；

10、模板包含基本的结构定义、数据接口、处理流程和逻辑运算步骤；

11、结构定义包括数据的组织形式和存储位置；

12、数据接口定义数据输入输出的标准；

13、处理流程描述数据的处理步骤；

14、逻辑运算步骤描述具体的运算操作；

15、创建一个模板库，用于存储和管理所有的主框架模板，为模板库中的每个模板建立索引，支持快速检索和选择；

16、使用模板动态生成算法从模板库中选择最合适的模板；

17、参数优化，用于优化模板参数，主要步骤包括选择、交叉、变异和适应度评价；

18、粒子群优化，通过模拟粒子群的运动和进化，找到最优参数组合；

19、遗传算法的适应度函数：

20、fit(p)＝f(p)

21、其中，p是参数集合，f(p)是适应度评价函数；

22、粒子群优化公式：

23、vi(t+1)＝w×vi(t)+c1×r1×(pbest，i-xi(t))+c2×r2×(gbest-

24、xi(t))xi(t+1)＝xi(t)+vi(t+1)；

25、vi(t)是离子i在时间t的速度；

26、xi(t)是粒子i在时间t的位置；

27、pbest，i是粒子i的历史最佳位置；

28、gbest是全局最佳位置；

29、w表示惯性权重，控制粒子前进的惯性；

30、c1和c2是学习因子，分别表示离子学习最佳位置和全局最佳位置；

31、r1和r2在[0,1]范围内的随机数；

32、位置更新公式：

33、xi(t+1)＝xi(t)+vi(t+1)；

34、xi(t+1)：粒子i在时间t+1的位置；

35、vi(t+1)：粒子i在时间t+1的速度；

36、pso算法中，粒子通过其速度和位置在空间中移动，速度更新公式决定粒子移动，位置更新公式更新粒子的新位置；

37、惯性权重w控制粒子的前进惯性，w较大，粒子保持当前速度方向，全局搜索；w较小，粒子局部搜索；

38、学习因子c1和c2决定粒子更新速度时，向其自身历史最佳位置和全局最佳位置靠近的程度；

39、随机因子r1和r2增加搜索随机性；

40、模型更新，通过热插拔的方式将数据块和主框架之间构建模型；

41、数据分析，逻辑运算时，选择相关的数据块进行运算，同时，将与本次运算不相关的数据片进行删除或禁用；

42、系统维护，建立系统的监控机制，实时监测系统的运行状态和性能指标，发现异常情况，触发报警。

43、优选的，输入数据集合d，遍历数据集合，识别数据类型，使用分类算法将数据按类型拆分成数据块b：

44、bt＝{x∈d∣类型(x)＝t}。

45、优选的，通过预定义规则快速识别数据类型，训练分类模型自动识别数据类型，给定输入x和类型t，计算概率p(t|x)的最大值的数学公式可以表示为：

46、类型

47、x是数据样本；t是所有可能得数据类型集合；p(t∣x)是数据x的类型，通过选择最大概率的类型t来实现；

48、利用多线程或分布式计算框架并行处理大规模数据，提高分类速度，常见数据类型和模式使用缓存，加速分类过程。

49、优选的，建立索引结构，加速数据属性的识别和查询，利用并行计算框架同时处理多个数据块，提高拆分效率，划分数据分区策略，避免数据过于集中在某一节点上；

50、输入数据块b，遍历数据块，识别数据属性，根据属性进一步拆分成数据片p：

51、p'＝{x∈b∣属性(x)＝a}。

52、优选的，数据完整性校验：

53、输入原始数据d和拆分后数据片p，计算原始数据的校验和：

54、校验和

55、计算拆分后数据片的校验和：

56、校验和

57、比较校验和，确保数据完整性。

58、优选的，数据片管理中，定期清理不相关或过时的数据片，优化存储和计算资源，步骤如下：

59、建立相关性模型，计算数据片的相关性评分，计算公式如下：

60、

61、其中wi是第i个特征的权重，fi是第i个特征函数，n是特征数量。

62、优选的，根据业务需求设定相关性评分的阈值，低于此阈值的数据片将被标记为不相关，定期扫描数据片，删除不相关的数据片。

63、优选的，提高计算效率，采用以下策略：将数据分片，建立高效的索引结构，以加速查询，使用并行计算框架处理大规模数据片，分布式计算提高处理速度，利用缓存存储频繁访问的数据片，减少i/o操作。

64、优选的，通过引入机器学习算法，提高数据片管理的智能化水平，对数据片进行清洗、标准化和特征工程，生成训练数据集，训练机器学习模型，采用聚类模型用于分组相似的数据片，计算公式：

65、

66、k是聚类数，ni是i个聚类中的数据片数量，ni是i个聚类的中心。

67、优选的，从不同渠道采集数据，使用标准化的数据接口进行格式化，将格式化后的数据存储到统一的数据库中，使用映射规则将数据转换为统一的数据模型结构，定期运行一致性校验脚本，使用哈希函数和校验和检查数据一致性，使用模型校验函数检查数据模型的结构完整性，对于检测到的不一致或不完整数据，使用机器学习算法进行修复，生成校验报告，记录不一致数据和修复情况。

68、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

69、1、本发明提供的一种基于人工智能的企业特征画像系统，通过采用先进的数据同步技术和实时数据处理算法，能够确保企业特征画像系统中的数据实时更新，准确反映企业的最新状态。这不仅有助于提高决策的时效性，还能及时发现并应对市场变化。

70、2、本发明提供的一种基于人工智能的企业特征画像系统，系统的模块化和热插拔能力，使得系统能够根据不同的业务需求快速调整和扩展。无论是添加新的数据源还是调整分析模型，都能在不影响现有系统运行的情况下轻松完成，通过智能拆分与分类数据，并结合高效的数据处理算法，我的设计构思显著提高了数据处理的效率。这使得系统能够在短时间内处理大量数据，满足企业对实时分析的需求。