政策推荐方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种政策推荐方法、装置、电 子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.在社会经济活动中，宏观经济的研究判断以及根据研究判断结果进行相 关政策的推荐占据着非常重要的作用，一个地方经济的快速发展离不开最优 政策的推荐。
3.现有的经济研判一般使用基于传统时间序列的模型，这种模型只具备单 变量时间序列的预测，常常缺少关键以及及时的经济因子，而影响宏观经济 的预测结果的影响因子常常是多方面的，因此，模型拟合效果差，在实际应 用中效果不好。此外，在进行政策推荐时，现有方法无法定位在不同环境下 对宏观经济走势影响较大的重点领域以及问题，另外，无法提供完整的政策 库提供参考，往往需要人工干预推荐，推荐效果严重受限于专家知识范围和 专业能力，同时缺乏自动化、高效性的推荐手段。


技术实现要素：

4.本发明提供一种政策推荐方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目 的在于解决经济政策推荐精准度低的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供的一种政策推荐方法，包括：
6.获取经济信息，将所述经济信息转化为文本文件；
7.从所述文本文件中提取经济特征，并利用所述经济特征构建经济分析指 标体系；
8.根据所述经济分析指标体系，利用预构建的融合模型对经济发展趋势进 行分析，得到经济分析结果；
9.根据所述经济分析结果，提取经济分析指标，并对所述经济分析指标对 应的经济问题进行分析，得到所述经济问题的所属领域以及治理方法；
10.根据所述经济问题的所属领域以及治理方法，利用预构建的经济政策推 荐算法从预构建的基础经济素材政策库中提取经济政策，汇总所述经济政策， 得到经济政策推荐结果。
11.可选地，所述获取经济信息，并将所述经济信息转化为文本文件，包括：
12.抽取所述经济信息中的视频文件；
13.将所述视频文件执行压缩数据展开，得到残差数据及运动矢量；
14.提取所述视频文件中每一帧的图像，得到经济信息图像集；
15.在所述经济信息图像集中，根据所述运动矢量对所述每一帧的经济信息 图像进行残差数据整合，得到标准经济信息图像集；
16.利用ocr文字识别技术识别所述标准经济信息图像集中的每一帧经济信 息图像的文本文字，并提取识别出的文本文字，得到视频文件对应的文本文 件。
17.可选地，所述从所述文本文件中提取经济特征，并利用所述经济特征构 建经济分
析指标体系，包括：
18.对所述文本文件信息进行经济特征属性分割；
19.利用pca主成分分析方法提取经过属性分割的文本文件中的经济特征；
20.筛选所述经济特征中特征变量成线性关系的经济特征，得到经济特征集；
21.利用层次分析法根据所述经济特征集建立层次结构模型，其中，所述所 述层次结构模型包括准则层、方案层及目标层；
22.利用尺度法分析所述层次结构模型中准则层中每个经济主因子相对于所 述目标层中的所述经济特征的第一重要程度，并根据所述第一重要程度构建 准则层判断矩阵；
23.计算所述准则层判断矩阵的满意一致性指标，并判断所述准则层判断矩 阵是否具有满意一致性；
24.若所述准则层判断矩阵不具有满意一致性，则重新构建所述准则层判断 矩阵；
25.若所述准则层判断矩阵具有满意一致性，则利用所述准则层判断矩阵计 算所述层次结构模型中准则层中每个经济主因子的权值；
26.利用尺度法分析所述层次结构模型的方案层中的每个经济子因子相对于 所述准则层中每个经济主因子的第二重要程度，并根据所述第二重要程度构 建方案层判断矩阵；
27.计算所述方案层判断矩阵的满意一致性指标，并判断所述方案层判断矩 阵是否具有满意一致性；
28.若所述方案层判断矩阵不具有满意一致性，则重新构建方案层判断矩阵；
29.若所述方案层判断矩阵具有满意一致性，则利用所述方案层判断矩阵计 算所述层次结构模型的方案层中每个经济子因子的权值；
30.利用根据所述层次结构模型的准则层中每个经济主因子的权值以及所述 方案层中每个经济子因子的权值构建总排序权重表；
31.利用所述总排序权重表计算所述经济特征集中每个经济特征的权值；
32.根据所述权值，提取预设数量的经济特征，并利用所述预设数量的经济 特征构建所述经济分析指标体系。
33.可选地，所述对所述文本文件进行经济特征的属性分割，包括：
34.对所述文本文件进行经济特征标注；
35.根据所述标注对所述文本文件进行拆分，得到经济特征短句；
36.从所述经济特征短句中提取经济评价因子，完成经济特征的属性分割。
37.可选地，所述计算所述准则层判断矩阵的满意一致性指标，包括：
38.计算所述判断矩阵的一致性指标ci：
39.其中，n为所述准则层判断矩阵的阶数，λ
max
为所述准则层 判断矩阵的最大特征值；
40.计算所述准则层判断矩阵征的随机性指标ri：
[0041][0042]
计算所述准则层判断矩阵的满意一致性的指标cr：
[0043]
[0044]
可选地，所述利用预构建的融合模型对对经济发展趋势进行分析，得到 经济分析结果，包括：
[0045]
通过预构建的融合模型提取所述经济分析指标体系中的经济分析指标；
[0046]
利用所述融合模型中的机器学习算法构建预测算法模型，并根据所述经 济分析指标以及利用所述预测算法模型对经济发展趋势进行分析，得到经济 分析数据；
[0047]
利用所述融合模型中的深度学习模型拟合所述经济分析数据，得到经济 分析结果。
[0048]
可选地，所述根据所述经济问题的所属领域以及治理方法，利用预构建 的经济政策推荐算法从预构建的基础经济素材政策库中提取经济政策，汇总 所有经济政策，得到经济政策推荐结果，包括：
[0049]
通过自然语言处理算法对所述基础经济素材政策库中的经济政策的内容 以及所属类别进行标记，得到带标签的政策库；
[0050]
根据所述经济问题的所属领域以及治理方法，利用预构建的经济政策推 荐算法从所述带标签的政策库中推荐与所述所属领域以及治理方法匹配的经 济政策；
[0051]
汇总所有所述经济政策，得到经济政策推荐结果。
[0052]
为了解决上述问题，本发明还提供一种政策推荐装置，所述装置包括：
[0053]
经济特征提取模块，用于获取经济信息，将所述经济信息转化为文本文 件；从所述文本文件中提取经济特征，并利用所述经济特征构建经济分析指 标体系；
[0054]
经济分析模块，用于根据所述经济分析指标体系，利用预构建的融合模 型对经济发展趋势进行分析，得到经济分析结果；
[0055]
经济政策推荐模块，用于根据所述经济分析结果，提取经济分析指标， 并对所述经济分析指标对应的经济问题进行分析，得到所述经济问题的所属 领域以及治理方法；根据所述经济问题的所属领域以及治理方法，利用预构 建的经济政策推荐算法从预构建的基础经济素材政策库中提取经济政策，汇 总所述经济政策，得到经济政策推荐结果。
[0056]
本发明实施例通过多途径获取经济信息，并从多途径经济信息中提取经 济特征，可以满足地方经济分析所需要的经济特征的全面性，利用预构建的 融合模型对所述经济特征构成的经济分析指标体系进行深度剖析，并再次利 用融合模型对经济发展趋势进行分析，可以提升经济发展趋势分析的精准度； 利用预构建的经济政策推荐算法从预构建的基础经济素材政策库中提取经济 政策进行经济政策推荐，可以完成经济政策的合理推荐。本发明提供一种政 策推荐方法、装置及计算机可读存储介质，可以解决经济政策推荐精准度低 的问题。
附图说明
[0057]
图1为本发明一实施例提供的政策推荐方法的流程示意图；
[0058]
图2为本发明一实施例提供的政策推荐装置的功能模块图；
[0059]
图3为本发明一实施例提供的实现所述政策推荐方法的电子设备的结构 示意图。
[0060]
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
[0061]
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。
[0062]
本技术实施例提供一种政策推荐方法。所述政策推荐方法的执行主体包 括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本技术实施例提供的该方法的 电子设备中的至少一种。换言之，所述政策推荐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。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云 计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全 服务、内容分发网络(content delivery network，cdn)、以及大数据和人工智 能平台等基础云计算服务的云服务器。
[0063]
参照图1所示，为本发明一实施例提供的政策推荐方法的流程示意图。
[0064]
在本实施例中，所述政策推荐方法包括：
[0065]
s1、获取经济信息，并将所述经济信息转化为文本文件；
[0066]
本发明实施例中，所述经济信息可以是来源于多途径的信息，包括在自 媒体、新闻、报纸以及广播等途径获得的经济信息，比如，在自媒体与新闻 获取的一段视频文件，在报纸上获得的一段关于经济方面的文字图像，在广 播中获得的一段音频等等。
[0067]
进一步地，本发明实施例将上述通过各个途径获取得到的经济信息通过 一系列技术手段转化为文本文件。
[0068]
详细地，所述将所述经济信息转化为文本文件，包括：
[0069]
抽取所述经济信息中的视频文件；
[0070]
将所述视频文件执行压缩数据展开，得到残差数据及运动矢量；
[0071]
提取所述视频文件中每一帧的图像，得到经济信息图像集；
[0072]
在所述经济信息图像集中，根据所述运动矢量对所述每一帧的经济信息 图像进行残差数据整合，得到标准经济信息图像集；
[0073]
利用ocr文字识别技术识别所述标准经济信息图像集中的每一帧经济信 息图像的文本文字，并提取识别出的文本文字，得到视频文件对应的文本文 件。
[0074]
进一步地，本发明实施例抽取所述经济信息中的音频文件，载入预构建 的音频-文本转化工具；设置所述音频-文本转化工具的文本转出结果的文字格 式；利用所述音频-文本转化工具将所述音频文件根据所述文字格式进行转化， 得到音频文件对应的文本文件。
[0075]
本发明实施例中，所述文字格式可以是预先设置的文字类型、文字大小 以及文字颜色等。
[0076]
进一步地，本发明实施例抽取所述经济信息中文字图像；利用上述的ocr 文字识别技术识别所述所述经济信息中文字图像的文本文字，并按照预设的 文字顺序汇总所述提取出的文本文字信息，得到所述文字图像对应的文本文 件。
[0077]
s2、从所述文本文件中提取经济特征，并利用所述经济特征构建经济分 析指标体系；
[0078]
本发明实施例中，所述经济特征可以是文本文件中表征宏观经济特点的 经济评
价因子。
[0079]
详细地，所述从所述文本文件中提取经济特征，并利用所述经济特征构 建经济分析指标体系，包括：
[0080]
对所述文本文件进行经济特征的属性分割；
[0081]
利用pca主成分分析方法提取经过属性分割的文本文件中的经济特征；
[0082]
筛选所述经济特征中特征变量成线性关系的经济特征，得到经济特征集；
[0083]
利用层次分析法根据所述经济特征集建立层次结构模型，其中，所述所 述层次结构模型包括准则层、方案层及目标层；
[0084]
利用尺度法分析所述层次结构模型的准则层中每个经济主因子相对于所 述目标层中的所述经济特征的第一重要程度，并根据所述第一重要程度构建 准则层判断矩阵；
[0085]
计算所述准则层判断矩阵的满意一致性指标，并判断所述所述准则层判 断矩阵是否具有满意一致性；
[0086]
若所述准则层判断矩阵不具有满意一致性，则重新构建所述准则层判断 矩阵；
[0087]
若所述准则层判断矩阵具有满意一致性，则利用所述准则层判断矩阵计 算所述层次结构模型的准则层中每个经济主因子的权值；
[0088]
利用尺度法分析所述层次结构模型的方案层中的每个经济子因子相对于 所述准则层中每个经济主因子的第二重要程度，并根据所述第二重要程度构 建方案层判断矩阵；
[0089]
计算所述方案层判断矩阵的满意一致性指标，并判断所述方案层判断矩 阵是否具有满意一致性；
[0090]
若所述方案层判断矩阵不具有满意一致性，则重新构建所述方案层判断 矩阵；
[0091]
若所述方案层判断矩阵具有满意一致性，则利用所述方案层判断矩阵计 算所述层次结构模型的方案层中每个经济子因子的权值；
[0092]
利用根据所述层次结构模型的准则层中每个经济主因子的权值以及所述 方案层中每个经济子因子的权值构建总排序权重表；
[0093]
利用所述总排序权重表计算所述经济特征集中每个经济特征的权值；
[0094]
根据所述权值，提取预设数量的经济特征，并利用所述预设数量的经济 特征构建所述经济分析指标体系。
[0095]
本发明实施例中，所述准则层判断矩阵及方案层判断矩阵是利用层次分 析法建立好的层次结构模型中准则之间的关联关系构建的尺度矩阵，其中， 所述判断矩阵是正负反矩阵，所述尺度法是为所述准则之间的关联关系进行 评分的评分方法。
[0096]
详细地，本发明实施例通过对所述文本文件进行经济特征标注，根据所 述标注对所述文本文件进行拆分，得到经济特征短句，从所述经济特征短句 中提取经济评价因子，完成经济特征的属性分割。
[0097]
本发明实施例中，所述计算所述准则层判断矩阵的满意一致性指标，并 判断准则层所述判断矩阵是否具有满意一致性，包括：
[0098]
计算所述准则层判断矩阵的一致性指标ci：
[0099][0100]
其中，n为所述准则层判断矩阵的阶数，λ
max
为所述准则层判断矩阵的最 大特征
值；
[0101]
计算所述准则层判断矩阵征的随机性指标ri：
[0102][0103]
计算所述准则层判断矩阵的满意一致性的指标cr：
[0104][0105]
其中，当所述cr的值小于预设阈值时，则判断所述判断矩阵具有满意一 致性，当所述cr的值大于或等于预设阈值时，则判断所述判断矩阵不具有满 意一致性，其中，所述预设阈值可以设置为0.1；
[0106]
本发明实施例中，所述计算所述方案层判断矩阵的满意一致性指标与所 述计算所述准则层判断矩阵的满意一致性指标的方法相同，在这不再赘述。
[0107]
进一步地，所述利用所述总排序权重表计算所述经济特征集中每个经济 特征的权值，包括：
[0108]
采用下述公式计算所述经济特征集中每个经济特征的权值o：
[0109][0110]
其中，所述aj为所述准则层第j个经济主因子的权值，b
ij
为所述方案层中 每个经济子因子的权值。
[0111]
本发明实施例中，所述层次分析法是利用与决策有关的元素构建层次结 构的一种决策方法。例如，在本发明应用实施例中，可以建立下述层次结构 模型：
[0112]
{宏观经济环境；
[0113]
{地方经济因子；
[0114]
{经济增长经济特征；
[0115]
产业结构水平及方向经济特征；
[0116]
物价水平经济特征；
[0117]
就业水平经济特征；
[0118]
}
[0119]
}
[0120]
}
[0121]
本发明实施例所述pca主成分分析方法是用于分析多个变量之间的隐藏 关系的一种统计学方法。例如，上述层次结构模型利用所述pca主成分分析 方法进行分析后，可以得到以下层级结构：
[0122]
{宏观经济环境；
[0123]
{地方经济因子；
[0124]
{社会经济制度及水平；
[0125]
社会经济发展水平；
[0126]
经济稳定性；
[0127]
涉外经济状况；
[0128]
市场条件；
[0129]
}
[0130]
}
[0131]
}
[0132]
s3、根据所述经济分析指标体系，利用预构建的融合模型对经济发展趋 势进行分析，得到经济分析结果；
[0133]
本发明实施例中，所述预构建的融合模型可以是由统计模型、机器学习 模型以及深度学习算法模型构建的一体化模型。
[0134]
详细地，本发明实施例通过预构建的融合模型提取所述经济分析指标体 系中的经济分析指标；利用所述融合模型中的机器学习算法构建预测算法模 型，并根据所述经济分析指标以及利用所述预测算法模型对经济发展趋势进 行分析，得到经济分析数据；利用所述融合模型中的深度学习模型拟合所述 经济分析数据，得到经济分析结果。
[0135]
进一步地，本发明实施例所述预测算法模型可以使用fwa-bp模型执行 经济分析操作。
[0136]
s4、根据所述经济分析结果，经济分析指标，并对所述经济分析指标对 应的经济问题进行分析，得到所述经济问题的所属领域以及治理方法；
[0137]
详细地，本发明实施例从所述经济分析结果中提取影响宏观经济增长的 主要经济分析指标；从所述主要经济分析指标中分析影响宏观经济增长的现 象以及成因，判断所述经济分析结果所属领域以及治理方法。
[0138]
s5、根据所述经济问题的所属领域以及治理方法，利用预构建的经济政 策推荐算法从预构建的基础经济素材政策库中提取经济政策，汇总所有所述 经济政策，得到经济政策推荐结果。
[0139]
本发明实施例中，所述经济政策模型库可以是利用网络爬虫技术进行历 史经济政策的积累，并利用历史经济政策构建基础经济素材政策库。
[0140]
详细地，本发明实施例通过自然语言处理算法对所述基础经济素材政策 库中的经济政策的内容以及所属类别进行标记，得到带标签的政策库；根据 所述经济问题的所属领域以及治理方法，利用预构建的经济政策推荐算法从 所述带标签的政策库中推荐与所述所属领域以及治理方法匹配的经济政策； 汇总所有所述经济政策，得到经济政策推荐结果。
[0141]
如图2所示，是本发明一实施例提供的政策推荐装置的功能模块图。
[0142]
本发明所述政策推荐装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能， 所述政策推荐装置100可以包括经济特征提取模块101、经济分析模块102以 及经济政策推荐模块103。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够 被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段， 其存储在电子设备的存储器中。
[0143]
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
[0144]
所述经济特征提取模块101，用于获取经济信息，将所述经济信息转化为 文本文件；从所述文本文件中提取经济特征，并利用所述经济特征构建经济 分析指标体系；
[0145]
本发明实施例中，所述经济信息可以是来源于多途径的信息，包括在自 媒体、新闻、报纸以及广播等途径获得的经济信息，比如，在自媒体与新闻 获取的一段视频文件，在报纸上获得的一段关于经济方面的文字图像，在广 播中获得的一段音频等等。
[0146]
进一步地，本发明实施例将上述通过各个途径获取得到的经济信息通过 一系列技术手段转化为文本文件。
[0147]
详细地，所述将所述经济信息转化为文本文件，包括：
[0148]
抽取所述经济信息中的视频文件；
[0149]
将所述视频文件执行压缩数据展开，得到残差数据及运动矢量；
[0150]
提取所述视频文件中每一帧的图像，得到经济信息图像集；
[0151]
在所述经济信息图像集中，根据所述运动矢量对所述每一帧的经济信息 图像进行残差数据整合，得到标准经济信息图像集；
[0152]
利用ocr文字识别技术识别所述标准经济信息图像集中的每一帧经济信 息图像的文本文字，并提取识别出的文本文字，得到视频文件对应的文本文 件。
[0153]
进一步地，本发明实施例抽取所述经济信息中的音频文件，载入预构建 的音频-文本转化工具；设置所述音频-文本转化工具的文本转出结果的文字格 式；利用所述音频-文本转化工具将所述音频文件根据所述文字格式进行转化， 得到音频文件对应的文本文件。
[0154]
本发明实施例中，所述文字格式可以是预先设置的文字类型、文字大小 以及文字颜色等。
[0155]
进一步地，本发明实施例抽取所述经济信息中文字图像；利用上述的ocr 文字识别技术识别所述所述经济信息中文字图像的文本文字，并按照预设的 文字顺序汇总所述提取出的文本文字信息，得到所述文字图像对应的文本文 件。
[0156]
本发明实施例中，所述经济特征可以是文本文件中表征宏观经济特点的 经济评价因子。
[0157]
详细地，所述从所述文本文件中提取经济特征，并利用所述经济特征构 建经济分析指标体系，包括：
[0158]
对所述文本文件进行经济特征的属性分割；
[0159]
利用pca主成分分析方法提取经过属性分割的文本文件中的经济特征；
[0160]
筛选所述经济特征中特征变量成线性关系的经济特征，得到经济特征集；
[0161]
利用层次分析法根据所述经济特征集建立层次结构模型，其中，所述层 次结构模型包括准则层、方案层及目标层；
[0162]
利用尺度法分析所述层次结构模型的准则层中每个经济主因子相对于所 述目标层中的所述经济特征的第一重要程度，并根据所述第一重要程度构建 准则层判断矩阵；
[0163]
计算所述准则层判断矩阵的满意一致性指标，并判断所述所述准则层判 断矩阵是否具有满意一致性；
[0164]
若所述准则层判断矩阵不具有满意一致性，则重新构建所述准则层判断 矩阵；
[0165]
若所述准则层判断矩阵具有满意一致性，则利用所述准则层判断矩阵计 算所述层次结构模型的准则层中每个经济主因子的权值；
[0166]
利用尺度法分析所述层次结构模型的方案层中的每个经济子因子相对于 所述准则层中每个经济主因子的第二重要程度，并根据所述第二重要程度构 建方案层判断矩阵；
[0167]
计算所述方案层判断矩阵的满意一致性指标，并判断所述方案层判断矩 阵是否具有满意一致性；
[0168]
若所述方案层判断矩阵不具有满意一致性，则重新构建所述方案层判断 矩阵；
[0169]
若所述方案层判断矩阵具有满意一致性，则利用所述方案层判断矩阵计 算所述层次结构模型的方案层中每个经济子因子的权值；
[0170]
利用根据所述层次结构模型的准则层中每个经济主因子的权值以及所述 方案层中每个经济子因子的权值构建总排序权重表；
[0171]
利用所述总排序权重表计算所述经济特征集中每个经济特征的权值；
[0172]
根据所述权值，提取预设数量的经济特征，并利用所述预设数量的经济 特征构建所述经济分析指标体系。
[0173]
本发明实施例中，所述准则层判断矩阵及方案层判断矩阵是利用层次分 析法建立好的层次结构模型中准则之间的关联关系构建的尺度矩阵，其中， 所述判断矩阵是正负反矩阵，所述尺度法是为所述准则之间的关联关系进行 评分的评分方法。
[0174]
详细地，本发明实施例通过对所述文本文件进行经济特征标注，根据所 述标注对所述文本文件进行拆分，得到经济特征短句，从所述经济特征短句 中提取经济评价因子，完成经济特征的属性分割。
[0175]
本发明实施例中，所述计算所述准则层判断矩阵的满意一致性指标，并 判断准则层所述判断矩阵是否具有满意一致性，包括：
[0176]
计算所述准则层判断矩阵的一致性指标ci：
[0177][0178]
其中，n为所述准则层判断矩阵的阶数，λ
max
为所述准则层判断矩阵的最 大特征值；
[0179]
计算所述准则层判断矩阵征的随机性指标ri：
[0180][0181]
计算所述准则层判断矩阵的满意一致性的指标cr：
[0182][0183]
其中，当所述cr的值小于预设阈值时，则判断所述判断矩阵具有满意一 致性，当所述cr的值大于或等于预设阈值时，则判断所述判断矩阵不具有满 意一致性，其中，所述预设阈值可以设置为0.1；
[0184]
本发明实施例中，所述计算所述方案层判断矩阵的满意一致性指标与所 述计算所述准则层判断矩阵的满意一致性指标的方法相同，在这不再赘述。
[0185]
进一步地，所述利用所述总排序权重表计算所述经济特征集中每个经济 特征的权值，包括：
[0186]
采用下述公式计算所述经济特征集中每个经济特征的权值o：
[0187][0188]
其中，所述aj为所述准则层第j个经济主因子的权值，b
ij
为所述方案层中 每个经济子因子的权值。
[0189]
本发明实施例中，所述层次分析法是利用与决策有关的元素构建层次结 构的一种决策方法。例如，在本发明应用实施例中，可以建立下述层次结构 模型：
[0190]
{宏观经济环境；
[0191]
{地方经济因子；
[0192]
{经济增长经济特征；
[0193]
产业结构水平及方向经济特征；
[0194]
物价水平经济特征；
[0195]
就业水平经济特征；
[0196]
}
[0197]
}
[0198]
}
[0199]
本发明实施例所述pca主成分分析方法是用于分析多个变量之间的隐藏 关系的一种统计学方法。例如，上述层次结构模型利用所述pca主成分分析 方法进行分析后，可以得到以下层级结构：
[0200]
{宏观经济环境；
[0201]
{地方经济因子；
[0202]
{社会经济制度及水平；
[0203]
社会经济发展水平；
[0204]
经济稳定性；
[0205]
涉外经济状况；
[0206]
市场条件；
[0207]
}
[0208]
}
[0209]
}
[0210]
所述经济分析模块102，用于利用所述经济分析指标体系，利用预构建的 融合模型对经济发展趋势进行分析，得到经济分析结果；
[0211]
本发明实施例中，所述预构建的融合模型可以是由统计模型、机器学习 模型以及深度学习算法模型构建的一体化模型。
[0212]
详细地，本发明实施例通过预构建的融合模型提取所述经济分析指标体 系中的经济分析指标；利用所述融合模型中的机器学习算法构建预测算法模 型，并根据所述经济分析指标以及利用所述预测算法模型进行经济分析，得 到经济分析数据；利用所述融合模型中的深度学习模型拟合所述经济分析数 据，得到经济分析结果。
[0213]
进一步地，本发明实施例所述预测算法模型可以使用fwa-bp模型执行 经济分析操作。
[0214]
所述经济政策推荐模块103，用于从所述经济分析结果中提取经济分析指 标，并对所述经济分析指标对应的经济问题进行分析，得到所述经济问题的 所属领域以及治理方法；根据所述经济问题的所属领域以及治理方法，利用 预构建的经济政策推荐算法从预构建的基础经济素材政策库中提取经济政策 进行经济政策推荐，汇总经济政策推荐结果，得到最终经济政策推荐结果。
[0215]
详细地，本发明实施例从所述经济分析结果中提取影响宏观经济增长的 主要经济分析指标；从所述主要经济分析指标中分析影响宏观经济增长的现 象以及成因，判断所
述经济分析结果所属领域以及治理方法。
[0216]
本发明实施例中，所述经济政策模型库可以是利用网络爬虫技术进行历史经济政策的积累，并利用历史经济政策构建基础经济素材政策库。
[0217]
详细地，本发明实施例通过自然语言处理算法对所述基础经济素材政策库中的经济政策的内容以及所属类别进行标记，得到带标签的政策库；根据所述经济问题的所属领域以及治理方法，利用预构建的经济政策推荐算法从所述带标签的政策库中推荐与所述所属领域以及治理方法匹配的经济政策；汇总所述经济政策，得到经济政策推荐结果。
[0218]
如图3所示，是本发明一实施例提供的实现政策推荐方法的电子设备的结构示意图。
[0219]
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，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，如政策推荐程序。
[0220]
其中，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(例如执行政策推荐程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
[0221]
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的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备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的应用软件及各类数据，例如政策推荐程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0222]
所述通信总线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。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线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。
[0223]
所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。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与其他电子设备之间建立通信连接。所述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中处理的信息以及
用于显示可视化的用户界面。
[0224]
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。
[0225]
例如，尽管未示出，所述电子设备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。
[0226]
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。
[0227]
所述电子设备1中的所述存储器11存储的政策推荐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：
[0228]
获取经济信息，将所述经济信息转化为文本文件；
[0229]
从所述文本文件中提取经济特征，并利用所述经济特征构建经济分析指 标体系；
[0230]
根据所述经济分析指标体系，利用预构建的融合模型对经济发展趋势进 行分析，得到经济分析结果；
[0231]
根据所述经济分析结果，提取经济分析指标，并对所述经济分析指标对 应的经济问题进行分析，得到所述经济问题的所属领域以及治理方法；
[0232]
根据所述经济问题的所属领域以及治理方法，利用预构建的经济政策推荐算 法从预构建的基础经济素材政策库中提取经济政策，汇总所述经济政策，得 到经济政策推荐结果。
[0233]
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施 例中相关步骤的描述，在此不赘述。
[0234]
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-only memory)。
[0235]
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：
[0236]
获取经济信息，将所述经济信息转化为文本文件；
[0237]
从所述文本文件中提取经济特征，并利用所述经济特征构建经济分析指 标体系；
[0238]
根据所述经济分析指标体系，利用预构建的融合模型对经济发展趋势进 行分析，得到经济分析结果；
[0239]
根据所述经济分析结果，提取经济分析指标，并对所述经济分析指标对 应的经济问题进行分析，得到所述经济问题的所属领域以及治理方法；
[0240]
根据所述经济问题的所属领域以及治理方法，利用预构建的经济政策推荐算 法从预构建的基础经济素材政策库中提取经济政策，汇总所述经济政策，得 到经济政策推荐
结果。
[0241]
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。
[0242]
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。
[0243]
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。
[0244]
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。
[0245]
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。
[0246]
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。
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本技术实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其 中，人工智能(artificial intelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算机 控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获 得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
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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。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
[0249]
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。