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龙图腾网恭喜力合科创集团有限公司申请的专利基于大数据及多维特征的企业画像计算方法、介质及程序获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113327048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110668913.0，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于大数据及多维特征的企业画像计算方法、介质及程序是由别力子;罗宏健;余有鹏设计研发完成，并于2021-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据及多维特征的企业画像计算方法、介质及程序在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据及多维特征的企业画像计算方法、介质及程序，该方法包括以下步骤：获取企业数据，并对所述企业数据执行聚类操作产生企业标签；利用标签打分模型对每个企业对应的企业标签进行打分，生成打分结果；基于所述打分结果，获得每个所述企业标签的权重；基于所述企业标签以及对应的权重，构建第一企业画像；获取每个企业标签的影响因子，并通过影响因子打分模型对所述影响因子进行打分，获得影响因子的值；基于每个企业标签的影响因子以及对应的值，构建第二企业画像；结合所述第一企业画像与所述第二企业画像，生成第三企业画像。本发明提升企业画像刻画的全面性与准确度，便于企业服务行业为企业提供更精准的服务。

本发明授权基于大数据及多维特征的企业画像计算方法、介质及程序在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据及多维特征的企业画像计算方法，其特征在于，所述方法包括：获取企业数据，并对所述企业数据执行聚类操作产生企业标签，和或，根据用户需求设定所述企业标签；利用标签打分模型对每个企业对应的所述企业标签进行打分，生成打分结果，所述标签打分模型是基于长短时记忆网络的序列到序列模型，其中，所述长短时记忆网络可以获取所述企业数据中上下文的特征信息；基于所述打分结果，获得每个所述企业标签的权重；基于所述企业标签以及对应的权重，构建第一企业画像；获取每个企业标签的影响因子，并通过影响因子打分模型对所述影响因子进行打分，获得影响因子的值；基于每个企业标签的影响因子以及对应的值，构建第二企业画像；结合所述第一企业画像与所述第二企业画像，生成第三企业画像；其中，所述基于所述打分结果，获得每个所述企业标签的权重，包括：对每个所述企业标签的所述打分结果之间进行比较，获得比较结果；根据所述比较结果，构建优序图权重计算表；基于所述优序图权重计算表，获得每个所述企业标签的权重，具体包括：获取所述优序图权重计算表中每列比较结果的和，作为对应企业标签的重要度；计算每个所述企业标签的重要度在所述优序权重计算表中比较结果总和的占比，以获得每个所述企业标签的权重；所述利用标签打分模型对每个企业对应的企业标签进行打分，生成打分结果的步骤之前，包括：构建所述标签打分模型，具体包括：对所述企业标签对应的企业数据进行预处理，生成预设格式的输入数据；将所述输入数据输入神经网络中进行监督训练，生成所述标签打分模型；所述对所述企业标签对应的企业数据进行预处理，生成预设格式的输入数据，包括：对所述企业标签对应的企业数据进行数据清理并统计；根据统计结果，获得企业标签对应的打分数值；基于所述企业标签、所述打分数值，以及所述企业标签与所述打分数值之间的对应关系，生成所述标签打分模型的输入数据；所述获取每个企业标签的影响因子，并通过影响因子打分模型对所述影响因子进行打分，获得影响因子的值的步骤之前，包括：构建所述影响因子打分模型，具体包括：对影响因子对应的数据进行数据清理并统计；基于统计结果，获得所述影响因子对应的打分数值；基于所述影响因子、所述打分数值，以及所述影响因子与所述打分数值之间的对应关系，输入神经网络中进行监督训练，生成所述影响因子打分模型。

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