[发明专利]一种针对企业决策的计算机模拟方法及系统有效
申请号: | 201910849252.4 | 申请日: | 2019-09-09 |
公开(公告)号: | CN112465282B | 公开(公告)日: | 2022-09-13 |
发明(设计)人: | 姜昊玮;柴剑峰 | 申请(专利权)人: | 上海合才纵成企业管理咨询有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06 |
代理公司: | 上海宏京知识产权代理事务所(普通合伙) 31297 | 代理人: | 李敏 |
地址: | 201514 上海市金山*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 针对 企业 决策 计算机 模拟 方法 系统 | ||
1.一种针对企业决策的计算机模拟方法,其特征在于,所述计算机模拟方法包括以下步骤:
步骤1:采集项目用户信息,并在项目用户中选择样本用户;
步骤2:对样本用户预设的个人属性标签和项目用户预设的个人属性标签进行相似度计算,确定皮尔逊相关系数,根据皮尔逊相关系数预测样本用户的属性相关系数;
步骤3:采集样本用户对于当前项目关键成功因素描述的文本数据和对于历史决策项目关键成功因素描述的文本数据;
步骤4:运用Cosine相似度算法对当前项目关键成功因素描述的文本数据和历史决策项目关键成功因素描述的文本数据进行相似度计算,预测当前项目与历史决策项目的相似度,并且根据相似度大小确定近似项目;
步骤5:采集样本用户对近似项目的态度分数,并运用多线性回归算法预测样本用户对当前项目的态度分数;
步骤6:根据样本用户的属性相关系数、当前项目与历史决策项目的相似度、样本用户对当前项目的态度分数生成预测结果报告。
2.根据权利要求1所述的针对企业决策的计算机模拟方法,其特征在于,运用Cosine相似度算法对当前项目关键成功因素描述的文本数据和历史决策项目关键成功因素描述的文本数据进行相似度计算的步骤为:
步骤4.1:查找当前项目关键成功因素描述的文本数据和历史决策项目关键成功因素描述的文本数据的关键词;
步骤4.2:将当前项目和历史项目的关键词分别合并成一个集合,计算集合中关键词的词频,并根据词频生成词频向量;
步骤4.3:计算词频向量的余弦相似度;
其中,余弦相似度越大,则当前项目关键成功因素描述的文本数据和历史决策项目文本数据的相似度越大。
3.根据权利要求1所述的针对企业决策的计算机模拟方法,其特征在于:在预测样本用户对当前项目的态度分数后,需要预测态度分数的修正系数,预测态度分数的修正系数的步骤为:
步骤5.1:采集样本用户对于开放性问题答案的文本数据;
步骤5.2:对开放性问题答案的文本数据进行大小写转换、词性还原、词干提炼、停用词删除、词性标注、文本向量化处理;
步骤5.3:统计开放性问题答案的文本数据中词条的出现频率,并且运用LDA主题模型挖掘文本数据中的潜在信息;
步骤5.4:建立态度相关词典,将样本用户态度相关词语转换为态度分数,进而预测态度分数修正系数。
4.一种针对企业决策的计算机模拟系统,其特征在于,所述计算机模拟系统包括:
项目用户输入模块:用于项目用户信息采集,并从项目用户中选择样本用户;
项目信息输入模块:用于当前项目信息、历史项目信息以及样本用户问卷调查文本数据采集;
文本处理与计算模块:用于样本用户的属性相关系数计算,当前项目和历史项目的相似度预测,样本用户的态度分数预测,样本用户的态度分数修正系数预测;
结果展示模块:用于预测结果报告生成、导出以及打印。
5.根据权利要求4所述的针对企业决策的计算机模拟系统,其特征在于,所述计算机模拟系统还包括:
系统用户和权限模块:用于系统用户创建、系统用户登录验证、系统用户修改与删除、系统密码恢复以及系统操作日志生成。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理