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申请/专利权人：广州博士信息技术研究院有限公司

摘要：本申请提供的结合企业挂链的产业画像分析方法、系统及云平台，获得参考赘余产业画像源数据，即存在数据特征替换隐藏和赘余的产业画像源数据，依据参考产业画像完整源数据和参考赘余产业画像源数据对第一产业画像数据还原模型进行训练，获得完成训练的目标产业画像数据还原模型，并依据目标产业画像数据还原模型对待还原产业画像源数据进行结合企业挂链的产业画像分析，具有较好的还原可视化质量和完整性，能够对待还原产业画像源数据进行去数据特征替换隐藏和去除干扰等处理，对待还原产业画像源数据的精确度和可信度进行改善，从而改善产业画像源数据准确性，从而提高产业画像源数据显示可视化质量和完整性。

主权项：1.一种结合企业挂链的产业画像分析方法，其特征在于，应用于产业画像分析系统，所述方法至少包括：获取参考产业画像完整源数据，并对所述参考产业画像完整源数据进行数据特征替换隐藏，获得与所述参考产业画像完整源数据相关的参考产业画像缺失源数据，所述参考产业画像缺失源数据是存在数据特征替换隐藏的产业画像源数据；以及，对所述参考产业画像缺失源数据进行非相关特征加载，获得与所述参考产业画像缺失源数据相关的参考赘余产业画像源数据，所述参考赘余产业画像源数据是存在数据特征替换隐藏和赘余的产业画像源数据；将所述参考赘余产业画像源数据传递到给第一产业画像数据还原模型，由第一产业画像数据还原模型对所述参考赘余产业画像源数据进行结合企业挂链的产业画像分析，获得与所述参考赘余产业画像源数据相关的参考还原产业画像源数据；计算所述参考还原产业画像源数据与所述参考产业画像完整源数据之间的目标数据代价值，依据所述目标数据代价值对第一产业画像数据还原模型的权重信息进行更新，获得第二产业画像数据还原模型；如果确定所述第二产业画像数据还原模型已匹配训练终止要求，则将所述第二产业画像数据还原模型作为完成训练的目标产业画像数据还原模型；否则，将所述第二产业画像数据还原模型作为第一产业画像数据还原模型，返回执行将所述参考赘余产业画像源数据传递到给第一产业画像数据还原模型的步骤；其中，所述目标产业画像数据还原模型用于对待还原产业画像源数据进行结合企业挂链的产业画像分析；所述第一产业画像数据还原模型包括第一画像数据特征筛选单元、特征降维结构、特征映射结构、特征升维结构、特征融合结构、第二画像数据特征筛选单元；所述将所述参考赘余产业画像源数据传递到给第一产业画像数据还原模型，由第一产业画像数据还原模型对所述参考赘余产业画像源数据进行结合企业挂链的产业画像分析，获得与所述参考赘余产业画像源数据相关的参考还原产业画像源数据，包括：将所述参考赘余产业画像源数据传递到给第一画像数据特征筛选单元，由所述第一画像数据特征筛选单元对所述参考赘余产业画像源数据进行画像数据特征筛选，获得第一画像数据特征；将所述第一画像数据特征传递到给特征降维结构和特征融合结构，由所述特征降维结构对第一画像数据特征进行特征降维，获得第二画像数据特征；将所述第二画像数据特征传递到给特征映射结构，由所述特征映射结构对第二画像数据特征进行特征映射处理，获得第三画像数据特征；将所述第三画像数据特征传递到给特征升维结构，由所述特征升维结构对第三画像数据特征进行特征升维，获得第四画像数据特征；将所述第四画像数据特征传递到给特征融合结构，由所述特征融合结构对所述第四画像数据特征和所述第一画像数据特征进行叠加处理，获得第五画像数据特征；将所述第五画像数据特征传递到给第二画像数据特征筛选单元，以使第二画像数据特征筛选单元对所述第五画像数据特征进行画像数据特征筛选，获得所述参考还原产业画像源数据；所述特征融合结构的数量为若干，所述特征映射结构的数量为若干；所述特征升维结构的数量与所述特征降维结构的数量相同，所述特征融合结构的数量与所述特征升维结构的数量相同；针对每个特征降维结构，在画像数据特征经过该特征降维结构后，则画像数据特征的特征类别数量扩大，且画像数据特征的特征纵向范围缩小，画像数据特征的特征横向范围缩小；针对每个特征升维结构，在画像数据特征经过该特征升维结构后，则画像数据特征的特征类别数量缩小，且画像数据特征的特征纵向范围扩大，画像数据特征的特征横向范围扩大；所述计算所述参考还原产业画像源数据与所述参考产业画像完整源数据之间的目标数据代价值，包括：计算所述参考还原产业画像源数据与所述参考产业画像完整源数据之间的结构化数据代价值；计算所述参考还原产业画像源数据与所述参考产业画像完整源数据之间的非结构化数据代价值；计算所述参考还原产业画像源数据与所述参考产业画像完整源数据之间的频繁项数据代价值；依据所述结构化数据代价值、所述非结构化数据代价值和所述频繁项数据代价值，计算所述参考还原产业画像源数据与所述参考产业画像完整源数据之间的目标数据代价值；所述计算所述参考还原产业画像源数据与所述参考产业画像完整源数据之间的结构化数据代价值，包括：依据所述参考还原产业画像源数据中各知识实体的知识成员数据变量数值和所述参考产业画像完整源数据中各知识实体的知识成员数据变量数值计算均方代价值；依据所述均方代价值和产业画像源数据计算所述结构化数据代价值；所述计算所述参考还原产业画像源数据与所述参考产业画像完整源数据之间的非结构化数据代价值，包括：依据所述参考还原产业画像源数据中各知识实体的知识成员数据变量数值和所述参考产业画像完整源数据中各知识实体的知识成员数据变量数值，计算所述参考还原产业画像源数据对应的第一平均数值和第一标准差数值、所述参考产业画像完整源数据对应的第二平均数值和第二标准差数值、及所述参考还原产业画像源数据与所述参考产业画像完整源数据之间的平均标准差数值；依据所述第一平均数值、所述第二平均数值、所述第一标准差数值、所述第二标准差数值和所述平均标准差数值计算所述非结构化数据代价值；所述计算所述参考还原产业画像源数据与所述参考产业画像完整源数据之间的频繁项数据代价值，包括：将所述参考还原产业画像源数据传递到给变量挖掘单元，获得所述参考还原产业画像源数据对应的第一数据变量数值；将所述参考产业画像完整源数据传递到给变量挖掘单元，获得所述参考产业画像完整源数据对应的第二数据变量数值；依据第一数据变量数值和第二数据变量数值计算所述频繁项数据代价值；所述将所述第二产业画像数据还原模型作为完成训练的目标产业画像数据还原模型之后，所述方法还包括：获取待还原产业画像源数据，所述待还原产业画像源数据是存在数据特征替换隐藏以及赘余的产业画像源数据；将所述待还原产业画像源数据传递到给所述目标产业画像数据还原模型，由所述目标产业画像数据还原模型对所述待还原产业画像源数据进行结合企业挂链的产业画像分析，获得与所述待还原产业画像源数据相关的产业画像完整源数据。

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