【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及内容推荐，尤其涉及一种招商信息推荐方法和系统、电子设备和可读存储介质。
技术介绍
1、招商是政府、经济开发区、商业机构等为了吸引外来资金、技术、人才和管理经验，促进本地区经济发展而进行的一系列活动，招商通常是地区经济发展的需要，特别是在经济全球化的背景下，各地为了在竞争中获得优势，会通过吸引外资和内资，其可以促进当地的经济发展，增加就业机会，提高税收收入，从而增强地区的经济活力，并且投资方可能会带来新技术、新理念和管理经验，有助于招商方地区产业的升级和转型，提高产业竞争力。
2、但是，由于招商方和投资方之间可能存在信息不对称问题，导致双方难以准确评估对方的需求和能力，找到与招商方地区产业特点和发展战略相匹配的投资方可能具有一定难度，而且招商方在甄别投资方时，需要准确评估投资方与地方产业的匹配程度以及投资风险，包括财务风险、运营风险和市场风险等。因此，对招商方来说，寻找合适的投资方仍是不小的挑战。
3、因此，设计一种精确、高效的招商信息推荐方法是本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供一种招商信息推荐方法和系统、电子设备和可读存储介质，向招商方推荐合适的投资方，提高了推荐效率，精确匹配招商方需求。
2、为达到此专利技术目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、第一方面，一种招商信息推荐方法，其特征在于，包括：
4、收集招商方数据和投资方数据，对所述招商方数据和投资方数据进行
5、根据预处理的数据构建招商方投资方知识图谱，以及招商方属性图谱和投资方属性图谱；
6、构建招商信息推荐模型，所述招商信息推荐模型包括输入层、图卷积层、预测层，所述输入层将所述招商方属性图谱和所述投资方属性图谱的内在交互信息和交叉交互信息进行融合，得到招商方和投资方的嵌入表示，所述招商方和投资方的嵌入表示输入至所述图卷积层，所述图卷积层通过多层聚合操作得到招商方和投资方的最终表示，所述最终表示输入至所述预测层，所述预测层通过三层多层感知器得到招商方和投资方的相关性分数；
7、选取所述分数最高的预定数量的投资方推荐给招商方。
8、可选地，所述收集招商方数据和投资方数据，包括：
9、所述招商方数据包括地方产业发展规划、产业结构、产业政策、财政补贴、土地使用政策、产业扶持政策、园区基础设置、入驻企业信息、园区产业定位；
10、所述投资方数据包括投资意向、选址偏好、企业财务信息、盈利能力、市场规模、企业涉诉信息、企业经营范围、企业资质、历史投资信息；
11、可选地，对所述招商方数据和投资方数据进行预处理，包括：
12、数据清洗、数据格式转换、数据归一化、人工标注；所述数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据和删除异常值；所述数据格式转换包括将清洗后的数据转换成统一的格式；所述数据归一化包括将格式转换后的数据缩放到[0,1]区间内；所述人工标注包括对归一化后的数据人工标注类别。
13、可选地，根据预处理的数据构建招商方投资方知识图谱，以及招商方属性图谱和投资方属性图谱，包括：
14、在所述招商方属性图谱和所述投资方属性图谱中，招商方的属性和投资方的属性分别作为图谱的节点，两个节点通过边连接；
15、使用表示所述招商方属性图谱中节点i的嵌入向量，使用表示所述投资方属性图谱中节点i的嵌入向量。
16、可选地，所述输入层将所述招商方属性图谱和所述投资方属性图谱的内在交互信息和交叉交互信息进行融合，得到招商方和投资方的嵌入表示，包括：
17、获取节点间的内部交互信息，表示为：
18、zij＝mlp(ui,uj)
19、其中，ui和uj分别为所述招商方属性图谱或所述投资方属性图谱的节点i和节点j的嵌入向量，mlp()为多层感知机函数，zij为节点i和节点j的内部交互信息；
20、获取节点的聚合内部交互信息，表示为：
21、
22、其中，zi为所述招商方属性图谱或所述投资方属性图谱的节点i的聚合内部交互信息，zij为节点i和节点j的内部交互信息，ni为节点i的邻居集合。
23、可选地，所述输入层将所述招商方属性图谱和所述投资方属性图谱的内在交互信息和交叉交互信息进行融合，得到招商方和投资方的嵌入表示，包括：
24、获取节点间的交叉交互信息，表示为：
25、
26、其中，ui和分别为所述招商方属性图谱节点i的嵌入向量和所述投资方属性图谱的节点j的嵌入向量，或，所述投资方属性图谱节点i的嵌入向量和所述招商方属性图谱的节点j的嵌入向量，sij为节点i和节点j之间的交叉交互信息，e为逐元素相乘；
27、获取节点的聚合交叉交互信息，表示为：
28、
29、其中，si和分别为所述招商方属性图谱的节点i的聚合交叉交互信息和所述投资方属性图谱的节点集合，或，所述投资方属性图谱的节点i的聚合交叉交互信息和所述招商方属性图谱的节点集合，sij为节点i和节点j之间的交叉交互信息。
30、可选地，所述输入层将所述招商方属性图谱和所述投资方属性图谱的内在交互信息和交叉交互信息进行融合，得到招商方和投资方的嵌入表示，包括：
31、获取节点的内部交互信息和交叉交互信息的融合信息，表示为：
32、u′i＝gru(ui,zi,si)
33、其中，ui′为招商方属性图谱或所述投资方属性图谱的节点i的内部交互信息和交叉交互信息的融合信息，ui为节点i的嵌入向量，si为节点i的聚合交叉交互信息，zi为节点i的聚合内部交互信息，gru()为门控循环单元函数；
34、获取招商方和投资方的嵌入表示，表示为：
35、
36、其中，ui′为招商方属性图谱或所述投资方属性图谱的节点i的内部交互信息和交叉交互信息的融合信息，v为招商方属性图谱或所述投资方属性图谱的节点集合。
37、可选地，所述图卷积层通过多层聚合操作得到招商方和投资方的最终表示，包括：
38、所述图卷积层具有多层结构，在所述招商方投资方知识图谱中，所述图卷积层的每一层将目标节点的邻居节点进行加权求和，得到每一层的嵌入表示，表示为：
39、
40、其中，和分别为第k层和第k+1层的投资方嵌入表示，和分别为第k层和第k+1层的招商方嵌入表示，nu为目标招商方的邻居节点集合，ni为目标投资方的邻居节点集合。
41、可选地，所述图卷积层通过多层聚合操作得到招商方和投资方的最终表示，包括：
42、将不同层的嵌入表示进行合并得到最终表示，表示为：
43、
44、其中，和分别为第k层的招商方和投资方嵌入表示，αk为第k层的权重，k为所述图卷积层的层数，eu和ei分别为招商方和投资本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种招商信息推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述收集招商方数据和投资方数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述招商方数据和投资方数据进行预处理，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预处理的数据构建招商方投资方知识图谱，以及招商方属性图谱和投资方属性图谱，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输入层将所述招商方属性图谱和所述投资方属性图谱的内在交互信息和交叉交互信息进行融合，得到招商方和投资方的嵌入表示，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述输入层将所述招商方属性图谱和所述投资方属性图谱的内在交互信息和交叉交互信息进行融合，得到招商方和投资方的嵌入表示，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述输入层将所述招商方属性图谱和所述投资方属性图谱的内在交互信息和交叉交互信息进行融合，得到招商方和投资方的嵌入表示，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图卷积层通过多
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述的招商信息推荐方法。
...【技术特征摘要】
1.一种招商信息推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述收集招商方数据和投资方数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述招商方数据和投资方数据进行预处理，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预处理的数据构建招商方投资方知识图谱，以及招商方属性图谱和投资方属性图谱，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输入层将所述招商方属性图谱和所述投资方属性图谱的内在交互信息和交叉交互信息进行融合，得到招商方和投资方的嵌入表示，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述输入层将所述招商方属...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭运彪，
申请(专利权)人：北京领军信息技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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