一种创新创业服务供给与需求智能匹配的方法技术

本发明专利技术提供了一种创新创业服务供给与需求智能匹配的方法；本专利对创新创业服务供给与需求智能匹配技术研究，把供需匹配的问题，转化为自动化的属性的生成和要素的配置；主要创新点为：(1)把原始数据使用证监会“科创属性”这个框架进行归一化；包括的属性的提取，及其要素配置的计算；(2)在为企业建立数字孪生之后，使用本专利的模型，进行预测。本专利包括如下内容：用户画像，数字孪生，以及供需映射；获得描述供应的文本，建立文本到特征的映射，计算特性与用户的相似度，得到供需的映射；基于数字孪生模型，研究供应到需求的映射、互动，计算随需求的变化，供应匹配的相似度，进行自适应调整，从而获得两者的精确匹配。从而获得两者的精确匹配。从而获得两者的精确匹配。

【技术实现步骤摘要】
一种创新创业服务供给与需求智能匹配的方法


[0001]本专利技术属于创新创业技术服务领域，具体涉及到一种创新创业服务供给与需求智能匹配的方法。

技术介绍

[0002]目前有众多的双创服务平台，但难以有效地服务新行业、新区域的不断涌现，难以迅速地服务地方产业链的“链长”。如许多企业不知道政策，申报为手工作业，多有重复劳动；企业在解读政策时，经常需要服务机构的面对面帮助；投资经理了解被投企业主要靠大赛、熟人介绍、见面；孵化器不厌其烦地回答一批批的被孵化企业提出的相似的问题；靠第3方平台的口碑、政府工作人员的调研才能将第三方企业推荐给地方产业链的“链长”；依靠教研组的经验将双创培训的材料，推荐给众多的受训人员等等诸多不便。

技术实现思路

[0003]本专利基于人工智能技术的创新创业服务技术集成研发与应用示范，迅速地(例如1周时间)为给定区域(例如雄安、海南)或行业(例如高铁培训)的双创服务，建成完整的平台的问题。具有很强的创新性：解决了目前有众多的双创服务平台，但难以有效地服务新行业、新区域的不断涌现，难以迅速地服务地方产业链的“链长”。本专利把众多双创服务平台接入第4方服务平台，大幅度缩短建设周期，大大提高各方效率。此外本专利新建的第4方服务平台，运用了针对双创需求研发的人工智能关键共性技术，包括服务机器人、领域的迁移学习、7个双创领域的知识图谱、等等，为业内首次。其日常部署也是业内首创。主要步骤为：(1)人工智能技术实现区域特征自动发现，行业特点自动发现，向量化，权重分配，完成区域或行业画像；(2)现有平台的模块(微服务)工厂，实现模块区域或行业匹配、流程自动组装，快速组装平台；(3)通过少量人工流程拖拽式、少代码方式实现区域或行业定制。
[0004]本专利包括如下内容：一种创新创业服务供给与需求智能匹配的方法，包括如下步骤(详见图1)：
[0005]一、用户画像：获取用户的直接属性、计算属性以及标签属性；
[0006]二、数字孪生：将步骤一中的三类属性加入数字孪生DigitalTwinofOrganization，形成模型；
[0007]三、供需映射：获得描述供应的文本，建立文本到特征的映射，计算特性与用户的相似度，得到供需的映射；
[0008]四、基于数字孪生模型，研究供应到需求的映射、互动，计算随需求的变化，供应匹配的相似度，进行自适应调整，从而获得两者的精确匹配。
[0009]优选地，所述的创新创业服务供给与需求智能匹配的方法的步骤一包括如下过程：
[0010]一、根据企业提供的工商、财务、知识产权以及企业成长过程中的产生的团队、场地面积、融资情况等企业动态信息，按画像规则，生成画像；
[0011]二、将用户画像的问题进行转化，确立标签属性，以证监会科创属性为主要大类，建立约50个标签属性，包括研发、专利、表彰、进口替代、团队；
[0012]三、获取标签属性的值。
[0013]优选地，所述的创新创业服务供给与需求智能匹配的方法中的步骤三，由三个方法获取标签属性的值：
[0014](1)一部分原始数据直接成为基本属性值，
[0015](2)另一部分原始数据通过分析与计算得到计算属性值；
[0016](3)通过机器学习/深度学习自动打标签，得到标签属性值。
[0017]优选地，所述的创新创业服务供给与需求智能匹配的方法的步骤二中采用 Digital Twin of an Organization的概念架构，把用户的直接属性、计算属性和标签属性加入DTO，形成模型；增加了场景元素，由此，在模型中用户属性x场景的组合成为最基本的单元。
[0018]优选地，所述的创新创业服务供给与需求智能匹配的方法的步骤三中将获得描述供应的文本，建立文本到特征的映射；计算特征与用户的属性的相似度，得到供需的映射。
[0019]优选地，所述的创新创业服务供给与需求智能匹配的方法的步骤四中，由用户数字孪生模型触发需求的变化，更新供需映射；增加场景元素，把用户属性x 场景组合，作为触发条件。
[0020]本专利提供的技术所能支撑的系统，可以对标(1)法国Kima Ventures，世界上最活跃的早期投资基金之一，3个人每周投2
‑
3个早期项目；(2)瑞典 EQT Ventures，使用神经网络跟踪几百万个项目；(3)美国Signalfire，既跟踪6百万个项目，也跟踪人才。
[0021]本专利提供的技术所能服务的场景，包括但不限于：(1)在投资基金的“投”和“退”决策之前，提供比较完整的资料；(2)在“投”之后“退”之前期间，实时跟踪企业在科创方面的变化，以备预测；(3)线下面对面咨询；(4)需求的提出方式：企业线上咨询，提供关键字；(5)供给的方式：线上的实时问答、线上的搜索、线上的阅读。这些供给的方式，主要适合比较固化的服务需求场景；比如企业工商注册流程、企业成立1年内能申请的项目政策等；(6)供给的方式：推送到企业：根据企业的画像、成长阶段，主要是活动培训通知、企业政策申报通知。本专利所支撑的系统，可能包括与产品众筹的界面可比拟的界面，包括基本情况、创新点、描述、时间轴、团队、展望等。能够匹配的一端，“服务的供给”，可以以多种形式出现，包括(1)服务机构提供的文本；(2)简洁的关键字；(3)一组短句。匹配的另一端，“企业的需求”，可以以多种形式出现，包括(1)关键字；(2)短句。
[0022]本专利对创新创业服务供给与需求智能匹配技术研究，把供需匹配的问题，转化为自动化的属性的生成和要素的配置，主要创新点为：(1)把原始数据使用证监会“科创属性”这个框架进行归一化；包括的属性的提取，及其要素配置的计算；(2)在为企业建立数字孪生之后，使用本专利的模型，进行预测。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可
以根据这些附图获得其他的附图。
[0024]图1为本专利创新创业服务供给与需求智能匹配方法的流程示意图。
[0025]图2为本专利企业资产流程的数字孪生模型：两维的输入。
[0026]图3为本专利实施例匹配技术解决人才政策推荐问题的工作示意图。
[0027]图4为本专利实施例人才画像示意。
[0028]图5为本专利实施例pLSA模型图。
[0029]图6为本专利实施例政策智能解析流程示意图。
具体实施方式
[0030]下面结合实施例对本专利技术做进一步的详细说明，以下实施例是对本专利技术的解释而本专利技术并不局限于以下实施例。
[0031]实施例：
[0032]根据本专利的技术方案，申请人将该技术方案用于用匹配技术解决人才政策推荐问题；各级政府针对人才引进、创新创业的政策内容繁多，人才无法快速本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种创新创业服务供给与需求智能匹配的方法，其特征在于：包括如下步骤：一、用户画像：获取用户的直接属性、计算属性以及标签属性；二、数字孪生：将步骤一中的三类属性加入数字孪生Digital Twin of Organization，形成模型；三、供需映射：获得描述供应的文本，建立文本到特征的映射，计算特性与用户的相似度，得到供需的映射；四、基于数字孪生模型，研究供应到需求的映射、互动，计算随需求的变化，供应匹配的相似度，进行自适应调整，从而获得两者的精确匹配。2.根据权利要求1所述的创新创业服务供给与需求智能匹配的方法，其特征在于，所述的步骤一包括如下过程：一、根据企业提供的工商、财务、知识产权以及企业成长过程中的产生的团队、场地面积、融资情况等企业动态信息，按画像规则，生成画像；二、将用户画像的问题进行转化，确立标签属性，以证监会科创属性为主要大类，建立约50个标签属性，包括研发、专利、表彰、进口替代、团队；三、获取标签属性的值。3.根据权利要求2所述的创新创业服务供给与需求...

【专利技术属性】
技术研发人员：张乐，辛琳琳，方赟，张羿，
申请(专利权)人：浙江省北大信息技术高等研究院，
类型：发明
国别省市：