CN116663751A - 一种基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图谱构建领域，一种基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法，包括：构建企业三网产业数据源层，根据所述企业三网产业数据源层获取企业信息，所述企业三网产业数据源层包括企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网；根据所述企业信息建立三网产业数据库，将所述三网产业数据库与国民经济行业、企业产出融合；根据所述三网产业数据库构建三网产业图谱，所述构建三网产业图谱包括企业构建、多维构建与人工干预构建；根据所述三网产业图谱预测企业发展动向。本发明可以预测企业所在行业的发展趋势和行业规模，发现企业的风险和价值，面向投融资和产业规划等实际应用场景提供服务。

Description

一种基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法及系统

技术领域

本发明涉及图谱构建领域，尤其涉及一种基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法及系统。

背景技术

近年来，区域产业的发展一直是国家的重点发展目标。目前国家的区域产业政策的发展主要依靠每5年发布一次的产业投入产出表和各地区的统计数据，基于投入产出数据构建有向图，通过确定阈值以提取强关联关系并构建产业复杂网络，实现对区域产业关联进行分析。这类方法可以较为准确的统计出各个地区的产业发展现状。

专利文件（CN111159426A）公开了一种基于图卷积神经网络的产业图谱融合方法，基于构建的若干产业子图谱，通过构建图谱的局部实体子图，利用图谱中的属性三元组的属性嵌入将实体的结构嵌入转换到相同的向量空间当中，形成实体嵌入向量，将实体对齐问题转换为图匹配的问题，进一步利用图注意力的方法，形成局部匹配向量，在通过GCN使局部匹配信息在图中传播，形成图级的匹配向量，最终通过一个双层的前馈神经网络得到图谱中实体对齐。本发明通过属性嵌入将实体的结构嵌入转换到相同向量空间中，缓解了预对齐实体不足的问题，进一步利用图注意力将图谱中实体对齐问题转化为图匹配问题。为优化产业结构，优化区域结构，提升产业核心竞争力，提供了智力支持，但是该方法无法解决预测企业所在行业的发展趋势和行业规模，发现企业的风险和价值，面向投融资和产业规划等实际应用场景提供服务。

发明内容

本发明提供一种基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法及系统，其主要目的在于可以预测企业所在行业的发展趋势和行业规模，发现企业的风险和价值，面向投融资和产业规划等实际应用场景提供服务。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法，包括：

构建企业三网产业数据源层，根据所述企业三网产业数据源层获取企业信息，所述企业三网产业数据源层包括企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网，所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网均分别包括研究报告、互联网新闻、上市公司披露文本中的大量行业实体、关系和元素数据；

根据所述企业信息建立三网产业数据库，将所述三网产业数据库与国民经济行业、企业产出融合；

根据所述三网产业数据库构建三网产业图谱，所述构建三网产业图谱包括企业构建、多维构建与人工干预构建；

根据所述三网产业图谱预测企业发展动向。

可选地，所述企业构建包括：

根据企业的产业链上中下游的细分行业确定企业的主营业务；

若所述企业的主营业务属于细分行业，则将所述企业信息纳入所述企业构建中；

若所述企业的主营业务不属于细分行业，则将所述企业信息进行筛除；

获取所述企业的主营业务的产业链要素，所述产业链要素包括行业定义、竞争格局、历史与趋势、行业规模，获得所述企业构建结果。

可选地，所述多维构建包括：

构建多维训练模型，设定所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网分别为矩阵X、Y、Z，表达式为：

其中，X、Y、Z方分别表示企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息的集合，表示为企业数据源网、行业数据源网之间的信息权值，/>表示为行业数据源网的维度值；

通过所述多维训练模型对所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息进行训练，获取所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息特征，对所述信息特征进行分类。

可选地，所述对所述信息特征进行分类，包括：

将所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息提取成信息文本；

标记所述信息文本的关键词，对所述信息文本的关键词进行标号，获得所述信息文本的关键词的ID；

将所述信息文本的关键词的ID输入到所述多维训练模型中进行训练，获取所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息的分类结果，确定所述分类结果与所述企业的主营业务之间的联系。

可选地，所述确定所述分类结果与所述企业的主营业务之间的联系，包括：

获取所述企业的主营业务的实体，将所述企业的主营业务的实体设定为矩阵，

抽取所述分类结果中的信息与所述企业的主营业务的实体进行关联，表达式为：

其中，表示为分类结果中的信息与企业的主营业务的实体的关联值，/>分别表示企业的主营业务的任意三个实体，/>表示为分类结果中的任意信息，/>表示分类结果中的信息与企业的主营业务的实体进行关联系数；

若为负值时，则分类结果中的信息与企业的主营业务的实体之间不存在关联；

若为正值时，则分类结果中的信息与企业的主营业务的实体之间存在关联，获得关联信息，将所述关联信息与企业的主营业务的实体进行融合。

可选地，所述将所述关联信息与企业的主营业务的实体进行融合，包括：

对所述关联信息与企业的主营业务的实体进行编码，同时设定同一行业、同一企业与同一产业的编码号；

将所述关联信息与企业的主营业务的实体的编码与同一行业、同一企业与同一产业的编码号进行融合，将所述关联信息放入到对应的同一行业、同一企业与同一产业的编码号中，将所述企业的主营业务的实体放入到同一企业中，获得多维构建结果。

可选地，所述人工干预构建，包括：将所述多维构建中未识别的企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息，通过人工干预识别，将不属于企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息进行删除，将属于企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息送入所述多维构建中，获得人工干预构建结果。

可选地，将所述企业构建结果、多维构建结果与人工干预构建结果形成三网产业图谱。

可选地，所述根据所述三网产业图谱预测企业发展动向，包括：

将所述企业构建结果、多维构建结果与人工干预构建结果分别表示；

根据所述三网产业图谱预测企业发展动向，表达式为：

其中，，/>表示企业构建结果、多维构建结果之间关系系数，/>表示多维构建结果与人工干预构建结果之间的关系系数，/>表示企业构建结果与人工干预构建结果之间的关系系数。

一种基于未来产业企业的三网产业图谱构建系统，其特征在于，包括：

数据源构建模块，用于构建企业三网产业数据源层，根据企业三网产业数据源层获取企业信息；

企业数据库建立模块，用于根据企业信息建立三网产业数据库，将三网产业数据库与国民经济行业、企业产出融合；

三网产业图谱构建模块，用于根据三网产业数据库构建三网产业图谱，所述构建三网产业图谱包括企业构建、多维构建与人工干预构建；

三网产业预测模块，用于根据三网产业图谱预测企业发展动向。

为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：

存储器，存储至少一个指令；及处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法。

为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法。

本发明实施例为解决背景技术所述问题，先构建企业三网产业数据源层，根据企业三网产业数据源层获取企业信息；再根据企业信息建立三网产业数据库，将三网产业数据库与国民经济行业、企业产出融合；然后根据三网产业数据库构建三网产业图谱，最后根据三网产业图谱预测企业发展动向。因此本发明提出的基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，可以预测企业所在行业的发展趋势和行业规模，发现企业的风险和价值，面向投融资和产业规划等实际应用场景提供服务。

附图说明

图1为本发明一实施例提供的基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法的流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的实现基于未来产业企业的三网产业图谱构建系统结构示意图；

图3为本发明一实施例提供的实现所述基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法的电子设备的结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本申请实施例提供一种基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。所述基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。

参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法的流程示意图。在本实施例中，所述基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法包括：

S1：构建企业三网产业数据源层，根据所述企业三网产业数据源层获取企业信息，所述企业三网产业数据源层包括企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网；

详细地，所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网均分别包括研究报告、互联网新闻、上市公司披露文本中的大量行业实体、关系和元素数据。

S2：根据所述企业信息建立三网产业数据库，将所述三网产业数据库与国民经济行业、企业产出融合；

需要解释的是，本发明实施例中，将三网产业数据库与国民经济行业、企业产出融合能够将该行业或者该企业的经济情况和企业产出产入情况纳入数据库中，从而更好的实现数据的全面化，从而提高三网产业图谱的精准性。

S3：根据所述三网产业数据库构建三网产业图谱，所述构建三网产业图谱包括企业构建、多维构建与人工干预构建；

详细地，所述企业构建包括：

根据企业的产业链上中下游的细分行业确定企业的主营业务；

若所述企业的主营业务属于细分行业，则将所述企业信息纳入所述企业构建中；

若所述企业的主营业务不属于细分行业，则将所述企业信息进行筛除；

获取所述企业的主营业务的产业链要素，所述产业链要素包括行业定义、竞争格局、历史与趋势、行业规模，获得所述企业构建结果。

进一步地，所述多维构建包括：

构建多维训练模型，设定所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网分别为矩阵X、Y、Z，表达式为：

其中，X、Y、Z方分别表示企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息的集合，表示为企业数据源网、行业数据源网之间的信息权值，/>表示为行业数据源网的维度值；

通过所述多维训练模型对所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息进行训练，获取所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息特征，对所述信息特征进行分类。

进一步地，所述对所述信息特征进行分类，包括：

将所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息提取成信息文本；

标记所述信息文本的关键词，对所述信息文本的关键词进行标号，获得所述信息文本的关键词的ID；

将所述信息文本的关键词的ID输入到所述多维训练模型中进行训练，获取所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息的分类结果，确定所述分类结果与所述企业的主营业务之间的联系。

进一步地，所述确定所述分类结果与所述企业的主营业务之间的联系，包括：

获取所述企业的主营业务的实体，将所述企业的主营业务的实体设定为矩阵，

抽取所述分类结果中的信息与所述企业的主营业务的实体进行关联，表达式为：

其中，表示为分类结果中的信息与企业的主营业务的实体的关联值，/>分别表示企业的主营业务的任意三个实体，/>表示为分类结果中的任意信息，/>表示分类结果中的信息与企业的主营业务的实体进行关联系数；

若为负值时，则分类结果中的信息与企业的主营业务的实体之间不存在关联；

若为正值时，则分类结果中的信息与企业的主营业务的实体之间存在关联，获得关联信息，将所述关联信息与企业的主营业务的实体进行融合。

需要解释的是，本发明实施例中，关联信息中除了大量行业名称实体和企业名称实体，行业规模和上下游等复杂的实体关系集合，这些实体关系不是简单的上下连接，而是需要根据复杂的逻辑判断，一个实体可能会跟多个其他实体产生联系。例如，“我国商用清洁市场从2009年以来经历了爆发式增长，从2009年的166.2亿元猛增长到2010年的600亿元，从2010年的600亿元增长到2012年的近885.6元”，该句中蕴含着<‘我国’，‘商用清洁’,‘2009’，‘166.2亿元’><‘我国’，‘商用清洁’,‘2010’，‘600亿元’>以及<‘我国’，‘商用清洁’，‘2012’，‘885.6亿元’>三个四元组，其中“我国”以及“商用清洁”与4个时间实体都有关系，每个时间实体又与金额实体一一对应。所以需要确定所述分类结果与所述企业的主营业务之间的联系。

进一步地，所述将所述关联信息与企业的主营业务的实体进行融合，包括：

对所述关联信息与企业的主营业务的实体进行编码，同时设定同一行业、同一企业与同一产业的编码号；

将所述关联信息与企业的主营业务的实体的编码与同一行业、同一企业与同一产业的编码号进行融合，将所述关联信息放入到对应的同一行业、同一企业与同一产业的编码号中，将所述企业的主营业务的实体放入到同一企业中，获得多维构建结果。

需要解释的是，本发明实施例中，有些行业关键词是两个词的组合，使用中文分词对其进行分词，容易导致切分粒度过小，如“地球同步轨道卫星”是一个完整的行业名称，很容易分成“地球/同步/轨道/卫星”，从而降低了整个系统的可用性，所以需要将关联信息与企业的主营业务的实体属于同一行业、同一企业与同一产业放入到对应的编码，提高效率。

进一步地，所述人工干预构建，包括：将所述多维构建中未识别的企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息，通过人工干预识别，将不属于企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息进行删除，将属于企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息送入所述多维构建中，获得人工干预构建结果。

进一步地，将所述企业构建结果、多维构建结果与人工干预构建结果形成三网产业图谱。

S4：根据所述三网产业图谱预测企业发展动向。

详细地，所述根据所述三网产业图谱预测企业发展动向，包括：

将所述企业构建结果、多维构建结果与人工干预构建结果分别表示；

根据所述三网产业图谱预测企业发展动向，表达式为：

其中，，/>表示企业构建结果、多维构建结果之间关系系数，/>表示多维构建结果与人工干预构建结果之间的关系系数，/>表示企业构建结果与人工干预构建结果之间的关系系数。

本发明实施例为解决背景技术所述问题，先构建企业三网产业数据源层，根据企业三网产业数据源层获取企业信息；再根据企业信息建立三网产业数据库，将三网产业数据库与国民经济行业、企业产出融合；然后根据三网产业数据库构建三网产业图谱，最后根据三网产业图谱预测企业发展动向。因此本发明提出的基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法，可以预测企业所在行业的发展趋势和行业规模，发现企业的风险和价值，面向投融资和产业规划等实际应用场景提供服务。

如图2所示，是本发明一实施例提供的实现基于未来产业企业的三网产业图谱构建系统结构示意图。

一种基于未来产业企业的三网产业图谱构建系统，包括：

数据源构建模块，用于构建企业三网产业数据源层，根据企业三网产业数据源层获取企业信息；

企业数据库建立模块，用于根据企业信息建立三网产业数据库，将三网产业数据库与国民经济行业、企业产出融合；

三网产业图谱构建模块，用于根据三网产业数据库构建三网产业图谱，所述构建三网产业图谱包括企业构建、多维构建与人工干预构建；

三网产业预测模块，用于根据三网产业图谱预测企业发展动向。

如图3所示，是本发明一实施例提供的实现基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法的电子设备的结构示意图。

所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11和总线12，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法程序。

其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如：SD或DX存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡（SmartMediaCard，SMC）、安全数字（SecureDigital，SD）卡、闪存卡（FlashCard）等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器（CentralProcessingunit，CPU）、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心（ControlUnit），利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块（例如基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法程序等），以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。

所述总线12可以是外设部件互连标准（peripheralcomponentinterconnect，简称PCI）总线或扩展工业标准结构（extendedindustrystandardarchitecture，简称EISA）总线等。该总线12可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线12被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。

图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源（比如电池），优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。

进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口（如WI-FI接口、蓝牙接口等），通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。

可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器（Display）、输入单元（比如键盘（Keyboard）），可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED（OrganicLight-EmittingDiode，有机发光二极管）触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。

所述电子设备1中的所述存储器11存储的基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：

构建企业三网产业数据源层，根据所述企业三网产业数据源层获取企业信息，所述企业三网产业数据源层包括企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网；

根据所述企业信息建立三网产业数据库，将所述三网产业数据库与国民经济行业、企业产出融合；

根据所述三网产业数据库构建三网产业图谱，所述构建三网产业图谱包括企业构建、多维构建与人工干预构建；

根据所述三网产业图谱预测企业发展动向。

具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考图1至图3对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。

进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-OnlyMemory）。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：

构建企业三网产业数据源层，根据所述企业三网产业数据源层获取企业信息，所述企业三网产业数据源层包括企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网；

根据所述企业信息建立三网产业数据库，将所述三网产业数据库与国民经济行业、企业产出融合；

根据所述三网产业数据库构建三网产业图谱，所述构建三网产业图谱包括企业构建、多维构建与人工干预构建；

根据所述三网产业图谱预测企业发展动向。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。

本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法，其特征在于，所述方法包括：

构建企业三网产业数据源层，根据所述企业三网产业数据源层获取企业信息，所述企业三网产业数据源层包括企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网，所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网均分别包括研究报告、互联网新闻、上市公司披露文本中的大量行业实体、关系和元素数据；

根据所述企业信息建立三网产业数据库，将所述三网产业数据库与国民经济行业、企业产出融合；

根据所述三网产业数据库构建三网产业图谱，所述构建三网产业图谱包括企业构建、多维构建与人工干预构建；

根据所述三网产业图谱预测企业发展动向。

2.如权利要求1所述的基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法，其特征在于，所述企业构建包括：

根据企业的产业链上中下游的细分行业确定企业的主营业务；

若所述企业的主营业务属于细分行业，则将所述企业信息纳入所述企业构建中；

若所述企业的主营业务不属于细分行业，则将所述企业信息进行筛除；

获取所述企业的主营业务的产业链要素，所述产业链要素包括行业定义、竞争格局、历史与趋势、行业规模，获得所述企业构建结果。

3.如权利要求1所述的基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法，其特征在于，所述多维构建包括：

构建多维训练模型，设定所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网分别为矩阵X、Y、Z，表达式为：

；

其中，X、Y、Z方分别表示企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息的集合，表示为企业数据源网、行业数据源网之间的信息权值，/>表示为行业数据源网的维度值；

通过所述多维训练模型对所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息进行训练，获取所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息特征，对所述信息特征进行分类。

4.如权利要求3所述的基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法，其特征在于，所述对所述信息特征进行分类，包括：

将所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息提取成信息文本；

标记所述信息文本的关键词，对所述信息文本的关键词进行标号，获得所述信息文本的关键词的ID；

将所述信息文本的关键词的ID输入到所述多维训练模型中进行训练，获取所述企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息的分类结果，确定所述分类结果与所述企业的主营业务之间的联系。

5.如权利要求4所述的基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法，其特征在于，所述确定所述分类结果与所述企业的主营业务之间的联系，包括：

获取所述企业的主营业务的实体，将所述企业的主营业务的实体设定为矩阵，

抽取所述分类结果中的信息与所述企业的主营业务的实体进行关联，表达式为：

；

其中，表示为分类结果中的信息与企业的主营业务的实体的关联值，/>分别表示企业的主营业务的任意三个实体，/>表示为分类结果中的任意信息，/>表示分类结果中的信息与企业的主营业务的实体进行关联的系数；

若为负值时，则分类结果中的信息与企业的主营业务的实体之间不存在关联；

若为正值时，则分类结果中的信息与企业的主营业务的实体之间存在关联，获得关联信息，将所述关联信息与企业的主营业务的实体进行融合。

6.如权利要求5所述的基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法，其特征在于，所述将所述关联信息与企业的主营业务的实体进行融合，包括：

对所述关联信息与企业的主营业务的实体进行编码，同时设定同一行业、同一企业与同一产业的编码号；

将所述关联信息与企业的主营业务的实体的编码与同一行业、同一企业与同一产业的编码号进行融合，将所述关联信息放入到对应的同一行业、同一企业与同一产业的编码号中，将所述企业的主营业务的实体放入到同一企业中，获得多维构建结果。

7.如权利要求1所述的基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法，其特征在于，所述人工干预构建，包括：将所述多维构建中未识别的企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息，通过人工干预识别，将不属于企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息进行删除，将属于企业数据源网、行业数据源网与产业数据源网的信息送入所述多维构建中，获得人工干预构建结果。

8.如权利要求1所述的基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法，其特征在于，将所述企业构建结果、多维构建结果与人工干预构建结果形成三网产业图谱。

9.如权利要求1所述的基于未来产业企业的三网产业图谱构建方法，其特征在于，所述根据所述三网产业图谱预测企业发展动向，包括：

将所述企业构建结果、多维构建结果与人工干预构建结果分别表示；

根据所述三网产业图谱预测企业发展动向，表达式为：

；

其中，，/>表示企业构建结果、多维构建结果之间关系系数，/>表示多维构建结果与人工干预构建结果之间的关系系数，/>表示企业构建结果与人工干预构建结果之间的关系系数。

10.一种基于未来产业企业的三网产业图谱构建系统，其特征在于，包括：

数据源构建模块，用于构建企业三网产业数据源层，根据企业三网产业数据源层获取企业信息；

企业数据库建立模块，用于根据企业信息建立三网产业数据库，将三网产业数据库与国民经济行业、企业产出融合；

三网产业图谱构建模块，用于根据三网产业数据库构建三网产业图谱，所述构建三网产业图谱包括企业构建、多维构建与人工干预构建；

三网产业预测模块，用于根据三网产业图谱预测企业发展动向。