[发明专利]信息预测模型训练方法及装置、信息预测方法及装置

说明书

本公开关于一种信息预测模型训练方法及装置、信息预测方法及装置。该信息预测模型训练方法包括：获取样本数据，其中，所述样本数据包括关于多个样本企业的企业信息、行业/产业体系信息以及地域体系信息；基于所述样本数据获取所述多个样本企业中的每个样本企业的子图数据，得到带有训练标签的多个子图数据，所述训练标签用于表征与信息预测模型输出的预测信息对应的真实信息；使用所述每个子图数据的编码数据对信息预测模型进行训练，获得训练好的信息预测模型。根据本公开的信息预测模型训练方法及装置、信息预测方法及装置，可提高训练好的信息预测模型的预测准确性，进而提高信息预测的准确性。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域。具体涉及一种信息预测模型训练方法及装置、信息预测方法及装置。

背景技术

目前，我国许多地方都在大力推进产业结构转型升级并取得了积极进展，产业转型升级是产业从价值链的中低端向中高端的上升过程，是产业竞争力全面提升和经济迈上新台阶的关键。对于有关政府部门而言，企业的产业结构升级以及产业调整信息至关重要，如何及时有效地掌握企业所属产业，以指导完成产业布局、政策制定是需要关注的问题。

发明内容

本公开的示例性实施例在于提供一种信息预测模型训练方法及装置、信息预测方法及装置，用于有效预测企业所属产业信息。

第一方面，本公开的示例性实施例提供一种信息预测模型训练方法，包括：获取样本数据，其中，所述样本数据包括关于多个样本企业的企业信息、行业/产业体系信息、地域体系信息；基于所述样本数据构建所述多个样本企业中的每个样本企业的子图数据，得到带有训练标签的多个子图数据，所述训练标签用于表征与信息预测模型输出的预测信息对应的真实信息；确定每个子图数据的编码数据；使用每个子图数据的编码数据对信息预测模型进行模型训练。

可以看出，通过将样本数据构建为子图数据，将构建的子图数据转换为编码数据，并且使用编码数据对信息预测模型进行模型训练，因为子图数据对应于知识图谱，因此其编码数据能够用于进行链接预测，从而相对于传统的方法通过社区发现算法分析文本信息与企业信息计算聚集程度进行产业预测、通过卷积神经网络或递归神经网络进行分类来确定产业等，提高了训练好的信息预测模型的预测准确性。

第二面，本公开的示例性实施例提供一种信息预测方法，包括：获取待预测企业的目标数据，其中，所述目标数据包括关于所述待预测企业的企业信息、行业/产业体系信息以及地域体系信息；基于所述目标数据获取所述待预测企业的子图数据；确定所述子图数据的编码数据；将所述编码数据输入到信息预测模型中进行链接预测，得到所述待预测企业的预测标签，所述预测标签用于表征所述待预测企业的预测信息。

可以看出，通过将目标数据构建为子图数据，将构建的子图数据转换为编码数据，并且将编码数据输入到信息预测模型进行链接预测，因为子图数据对应于知识图谱，因此其编码数据能够用于进行链接预测，从而相对于传统的方法通过社区发现算法分析文本信息与企业信息计算聚集程度进行产业预测、通过卷积神经网络或递归神经网络进行分类来确定产业等，提高了信息预测的准确性。

第三方面，本公开的示例性实施例提供一种信息预测模型训练装置，包括：样本数据获取单元，被配置为获取样本数据，其中，所述样本数据包括关于多个样本企业的企业信息、行业/产业体系信息以及地域体系信息；子图数据构建单元，被配置为基于所述样本数据获取所述多个样本企业中的每个样本企业的子图数据，得到带有训练标签的多个子图数据，所述训练标签用于表征与信息预测模型输出的预测信息对应的真实信息；编码数据确定单元，被配置为确定所述每个子图数据的编码数据；和模型训练单元，被配置为使用所述每个子图数据的编码数据对信息预测模型进行训练，获得训练好的信息预测模型。