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摘要：本申请实施例提供一种跨平台电子发票数据整合与处理方法及系统，首先获取包含跨平台电子发票整合数据、订单路径数据和关注点标签数据的样例数据。然后，利用跨平台关注点挖掘网络的三个单元模块，分别对电子发票语义向量、订单路径图矢量进行特征选择，并生成相应的预测数据。接着，对特征选择后的向量进行差异性融合操作，生成图知识结构编码结果，作为关注点逻辑特征。最后，基于预测数据与关注点标签数据确定网络预测误差，对跨平台关注点挖掘网络进行训练优化，直至网络收敛，生成目标跨平台关注点挖掘网络，能够有效提高跨平台电子发票数据处理的准确性和效率，深入挖掘数据特征，为企业提供更全面、准确的电子发票数据分析结果。

主权项：1.一种跨平台电子发票数据整合与处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取样例跨平台电子发票整合数据，每个所述样例跨平台电子发票整合数据包括跨平台电子发票整合数据、跨平台电子发票整合数据的订单路径数据与跨平台关注点标签数据；利用跨平台关注点挖掘网络的第一单元模块，对所述跨平台电子发票整合数据的基础电子发票语义向量进行特征选择，生成转译电子发票语义向量，依据所述转译电子发票语义向量生成针对所述样例跨平台电子发票整合数据的第一跨平台关注点预测数据；利用所述跨平台关注点挖掘网络的第二单元模块，对所述订单路径数据的基础订单路径图矢量进行特征选择，生成转译订单路径图矢量，依据所述转译订单路径图矢量生成针对所述样例跨平台电子发票整合数据的第二跨平台关注点预测数据；利用所述跨平台关注点挖掘网络的第三单元模块，对所述转译电子发票语义向量与所述转译订单路径图矢量进行差异性融合操作，生成差异性融合特征，对所述差异性融合特征进行图知识结构编码，生成图知识结构编码结果，依据所述图知识结构编码结果生成针对所述样例跨平台电子发票整合数据的第三跨平台关注点预测数据；所述图知识结构编码结果为所述样例跨平台电子发票整合数据的关注点逻辑特征；基于所述第一跨平台关注点预测数据、所述第二跨平台关注点预测数据、所述第三跨平台关注点预测数据与所述跨平台关注点标签数据，确定网络预测误差，基于所述网络预测误差对所述跨平台关注点挖掘网络进行训练优化，直到所述跨平台关注点挖掘网络符合网络收敛要求时，生成目标跨平台关注点挖掘网络。

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百度查询： 江苏环迅信息科技有限公司 跨平台电子发票数据整合与处理方法及系统