1.本发明涉及产业分析技术领域，尤其涉及一种基于多准则决策的产业链 评价方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术：2.随着生产技术的发展，生产规模的逐步扩大，现有生产过程越来越倾向 于一系列互相关联的生产环节的组合，即产业链。目前产业链的建设与评价 是用户所亟需的内容，但是业内评价的体系较多，而且通常采用人工评价， 撰写报告的方式去形成，具有很大的主观性；同时产业链庞大且评价维度较 多时，需要考虑的问题较多，且各个维度可能互相冲突。这种人工判断不仅 工作量大，且误判率较高。
技术实现要素：3.有鉴于此，有必要提供一种基于多准则决策的产业链评价方法、装置及 计算机可读存储介质，以解决现有技术中人工评价产业链时工作量大、准确 率低的技术问题。
4.为实现上述目的，本发明一实施例提供了一种基于多准则决策的产业链评 价方法，包括以下步骤：
5.采集产业链评价数据集，所述产业链评价数据集包括多条产业链数据，每 一所述产业链数据包括表征产业链强弱的多个产业链特征参数；
6.根据所述产业链评价数据集建立产业链评价矩阵；以及
7.根据所述产业链评价矩阵计算每一所述产业链的评价结果。
8.在本发明提供的基于多准则决策的产业链评价方法中，所述采集产业链 评价数据集的步骤包括：
9.从行业研报或者通过专家意见确定表征产业链强弱的的多个产业链特 征；
10.通过公开渠道或由企业填报来获取包括每一所述产业链的企业的企业基 本信息，所述企业基本信息包括所述多个产业链特征参数；以及
11.利用每一企业的所述企业基本信息生成所述产业链评价数据集。
12.在本发明提供的基于多准则决策的产业链评价方法中，所述根据所述产 业链评价数据集建立产业链评价矩阵的步骤包括：
13.根据产业链评价数据集建立初级评价矩阵；
14.对所述初级评价矩阵进行标准化处理，得到标准化评价矩阵；
15.对所述标准化评价矩阵进行加权处理，得到所述产业链评价矩阵。
16.在本发明提供的基于多准则决策的产业链评价方法中，所述根据所述产 业链评价矩阵计算每一所述产业链的评价结果的步骤包括：
17.根据所述产业链评价矩阵构建第一优选方案和第二优选方案；
18.计算每一产业链数据与第一优选方案和第二优选方案的贴近度系数；以 及
19.对所述贴近度系数进行排序，得到每一产业链的所述评价结果。
20.本发明的另一实施例提供了一种基于多准则决策的产业链评价装置，包 括：
21.数据采集模块，用于采集产业链评价数据集，所述产业链评价数据集包 括多条产业链数据，每一所述产业链数据包括表征产业链强弱的多个产业链 特征参数；
22.评价矩阵建立模块，用于根据所述产业链评价数据集建立产业链评价矩 阵；以及
23.计算模块，用于根据所述产业链评价矩阵计算每一所述产业链的评价结 果。
24.在本发明提供的基于多准则决策的产业链评价装置中，所述数据采集模 块包括：
25.产业链特征确定单元，用于从行业研报或者通过专家意见确定表征产业 链强弱的的多个产业链特征；
26.企业信息获取单元，用于通过公开渠道或由企业填报来获取包括每一所 述产业链的企业的企业基本信息，所述企业基本信息包括所述多个产业链特 征参数；以及
27.产业链评价数据集生成单元，用于利用每一企业的所述企业基本信息生 成所述产业链评价数据集。
28.在本发明提供的基于多准则决策的产业链评价装置中，所述评价矩阵建 立模块包括：
29.初级评价矩阵建立单元，用于根据产业链评价数据集建立初级评价矩阵；
30.矩阵标准化单元，用于对所述初级评价矩阵进行标准化处理，得到标准 化评价矩阵；
31.矩阵加权单元，用于对所述标准化评价矩阵进行加权处理，得到所述产 业链评价矩阵。
32.在本发明提供的基于多准则决策的产业链评价装置中，所述计算模块包 括：
33.构建单元，用于根据所述产业链评价矩阵构建第一优选方案和第二优选 方案；
34.贴近度系数计算单元，用于计算每一产业链数据与第一优选方案和第二 优选方案的贴近度系数；以及
35.排序单元，用于对所述贴近度系数进行排序，得到每一产业链的所述评 价结果。
36.本发明的另一实施例提供了一种基于多准则决策的产业链评价装置，包 括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所 述处理器执行时，使得所述处理器实现如上所述的基于多准则决策的产业链 评价方法。
37.本发明的另一实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存 储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行如上所述的基于多准则决 策的产业链评价方法。
38.与现有技术相比，本发明实施例提出的基于多准则决策的产业链评价方 法，首先采集产业链评价数据集，然后根据产业链评价数据集建立产业链评 价矩阵，之后根据产业链评价矩阵计算每一所述产业链的评价结果，即本发 明实施例实现了基于多个产业链特征参数建立产业链评价矩阵进行基于多准 则决策的产业链评价，其大大降低了人工识别的工作量，同时避免了人工误 判，通过产业链评价矩阵能够大幅度提高产业链评价的准确度。
附图说明
39.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实 施例或
现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面 描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不 付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图：
40.图1为本发明基于多准则决策的产业链评价方法一实施例的流程图。
具体实施方式
41.为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。 附图中给出了本发明的典型实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来 实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使 对本发明的公开内容更加透彻全面。
42.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技 术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用 的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
43.为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施 方式对上述技术方案进行详细的说明，应当理解本发明实施例以及实施例中 的具体特征是对本技术技术方案的详细的说明，而不是对本技术技术方案的 限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互 组合。
44.实施例一
45.请参考图1，图1为本发明基于多准则决策的产业链评价方法一实施例的 流程图。如图1所示，其包括以下步骤：
46.步骤s101，采集产业链评价数据集，产业链评价数据集包括多条产业链 数据，每一产业链数据包括表征产业链强弱的多个产业链特征参数。
47.具体的，采集产业链评价数据集的步骤包括：
48.(1)从行业研报或者通过专家意见确定表征产业链强弱的的多个产业链 特征。
49.其中，多个产业链特征是指与评价产业链强弱有关的相关因素，构建时 可以参考行业研报或专家意见，在本实施例中，我们主要取以下因素：企业 数量、从业人员、知识产权、四上企业数量、总部企业数量、国高企业数量、 上市企业数量。本领域技术人员可以理解的是，上述相关因素可以根据实际 情况进行调整。
50.(2)通过公开渠道或由企业填报来获取包括每一产业链的企业的企业基 本信息。
51.具体地，由于一个产业链包含多个企业，因此，在确定了多个产业链特 征后，可以通过公开渠道(例如，相关政务类网站)或由企业主动填报的方 式来获取每个企业的企业基本信息，其中，企业基本信息包括企业名称、企 业类型、经营信息、知识产权、员工数量等。进一步地，通过公开渠道获取 企业基本信息时，可以通过如通过爬虫、人工等方式从政务类或政策类网站 采集。此外，企业基本信息通常为结构化的数据，当采集完成后，以excel文 件形式或数据库形式存储。
52.(3)利用每一企业的企业基本信息生成产业链评价数据集。
53.具体的，在生成产业链评价数据集的步骤之前还包括：
54.对企业基本信息进行数据清洗，例如，进行去重处理和缺失值处理。本领 域技术人员可以理解的时，数据清洗还可以包括其他清洗步骤，不局限于以 上内容。
55.进行数据清洗以后，将清洗后的企业基本信息进行统计，统计出每一条产 业链中的企业数量、从业人员、知识产权、四上企业数量、总部企业数量、 国高企业数量、上市企业数量。
56.步骤s102，根据产业链评价数据集建立产业链评价矩阵。
57.多准则决策指具有相互冲突、不可共度的有限(无限)方案集中进行选择的 决策，其中最后的结果为排序问题，因此，本实施例中利用采集到的产业链 评价数据集建立产业链评价矩阵，使用多准则决策来进行计算分析，将产业 链的强弱转化为对产业链的排序。具体地，包括以下步骤：
58.步骤s1021，根据产业链评价数据集建立初级评价矩阵。
59.具体地，在本实施例中，首先根据上面获得的包含多个产业链特征参数 的产业链评价数据集建立初级评价矩阵x，x＝(x
ij
)
mn
，其中x
ij
为单个产业链 的单个特征参数的值，m表示第m个产业链，n表示一个产业链中的第n个特 征参数。例如，获得如下表1所示的初级评价矩阵。
60.表1初级评价矩阵
[0061][0062][0063]
步骤s1022，对初级评价矩阵进行标准化处理，得到标准化评价矩阵。
[0064]
为了能让数据量级不在一个水平上的不同维度能够进行一致分析，需要 对数据进行标准化操作。具体地，在本实施例中，使用z-score方法对初级评 价矩阵进行标准化处理，将不同量级的数据统一转化为统一量级。
[0065]
进一步地，使用z-score进行标准化处理时，z-score＝(x-u)/a，其中，u为 单个特征参数的均值，a为单个特征参数的标准差，x为单个产业链的单个特 征参数的值。循环计算，直到初级评价矩阵矩阵按z-score标准化完毕，形成 标准化矩阵xz。
[0066]
步骤s1023，对标准化评价矩阵进行加权处理，得到产业链评价矩阵。
[0067]
具体地，在本实施例中，将标准化评价矩阵xz与权重向量进行相乘，构 建加权标准化矩阵xzw，即产业链评价矩阵。
[0068]
xzw＝xz*w
[0069]
其中，w为根据相关研报与专家意见构建的因素的权重向量 w＝(ω1，ω2，...，ωn)，其中，ωn表示第n个产业链特征的权重，数值越大， 表明该特征在强弱决策中占的比重越大。
[0070]
步骤s103，根据产业链评价矩阵计算每一产业链的评价结果。
[0071]
本实施例中，计算每一条产业链的评价结果的过程包括：
[0072]
步骤s1031，根据产业链评价矩阵构建第一优选方案和第二优选方案。
[0073]
具体地，在本实施例中，第一优选方案xzw+由产业链评价矩阵xzw中 每列元素的最大值构成，第二优选方案xzw-由产业链评价矩阵xzw中每列元 素的最小值构成，即
[0074]
xzw+＝(max{企业数量}，max{从业人员}，max{知识产权}，max{四上 企业数}，max{总部企业数}，max{国高企业数}，max{上市企业数})；
[0075]
xzw-＝(min{企业数量}，min{从业人员}，min{知识产权}，min{四上企 业数}，min{总部企业数}，min{国高企业数}，min{上市企业数})。
[0076]
步骤s1032，计算每一产业链数据与第一优选方案和第二优选方案的贴近 度系数。
[0077]
具体地，在本实施例中，首先，使用欧氏距离来计算每一产业链数据与 第一优选方案和第二优选方案的距离然后根据该距离计算贴近度系 数ci，
[0078][0079][0080]
其中wj为权重，为每个特征参数的最大值，x
ij
为单个产业链单个特征参数 的值。
[0081]
步骤s1033，对贴近度系数进行排序，得到每一产业链的评价结果。
[0082]
根据ci大小进行排序，给出产业链强弱的评价结果，0《＝ci《＝1，ci越接 近于1表明产业链越强。
[0083]
实施例二
[0084]
本发明实施例还提供了一种基于多准则决策的产业链评价装置，包括：
[0085]
数据采集模块，用于采集产业链评价数据集，产业链评价数据集包括多 条产业链数据，每一产业链数据包括表征产业链强弱的多个产业链特征参数。
[0086]
评价矩阵建立模块，用于根据产业链评价数据集建立产业链评价矩阵； 以及
[0087]
计算模块，用于根据产业链评价矩阵计算每一产业链的评价结果。
[0088]
具体地，数据采集模块包括：
[0089]
产业链特征确定单元，用于从行业研报或者通过专家意见确定表征产业 链强弱的的多个产业链特征；
[0090]
企业信息获取单元，用于通过公开渠道或由企业填报来获取包括每一产 业链的企业的企业基本信息，企业基本信息包括多个产业链特征参数；以及
[0091]
产业链评价数据集生成单元，用于利用每一企业的企业基本信息生成产 业链评价数据集。
[0092]
具体地，评价矩阵建立模块包括：
[0093]
初级评价矩阵建立单元，用于根据产业链评价数据集建立初级评价矩阵；
[0094]
矩阵标准化单元，用于对初级评价矩阵进行标准化处理，得到标准化评 价矩阵；
[0095]
矩阵加权单元，用于对标准化评价矩阵进行加权处理，得到产业链评价 矩阵。
[0096]
具体地，计算模块包括：
[0097]
构建单元，用于根据产业链评价矩阵构建第一优选方案和第二优选方案；
[0098]
贴近度系数计算单元，用于计算每一产业链数据与第一优选方案和第二 优选方
案的贴近度系数；以及
[0099]
排序单元，用于对贴近度系数进行排序，得到每一产业链的评价结果。
[0100]
需要说明的是，本实施例基于多准则决策的产业链评价装置与实施例一 所示的基于多准则决策的产业链评价装置方法的原理相同，此处不再详细描 述。
[0101]
实施例三
[0102]
本发明实施例还提供了一种基于多准则决策的产业链评价装置，可以包 括：
[0103]
存储器，用于存储计算机程序；
[0104]
处理器，用于执行上述存储器存储的计算机程序时可实现如下步骤：
[0105]
采集产业链评价数据集，所述产业链评价数据集包括多条产业链数据， 每一所述产业链数据包括表征产业链强弱的多个产业链特征参数；
[0106]
根据所述产业链评价数据集建立产业链评价矩阵；以及
[0107]
根据所述产业链评价矩阵计算每一所述产业链的评价结果。
[0108]
实施例四
[0109]
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质 存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时可实现如下步骤；
[0110]
采集产业链评价数据集，所述产业链评价数据集包括多条产业链数据， 每一所述产业链数据包括表征产业链强弱的多个产业链特征参数；
[0111]
根据所述产业链评价数据集建立产业链评价矩阵；以及
[0112]
根据所述产业链评价矩阵计算每一所述产业链的评价结果。
[0113]
该计算机可读存储介质可以包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory,rom)＞随机存取存储器(random access memory,ram)、磁碟或者 光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0114]
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本 发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未 详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
[0115]
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个 或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时 被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开 的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求 中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映 的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循 具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利 要求本身都作为本发明的单独实施例。
[0116]
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自 适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以 把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可 以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者 单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴 随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或 者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴 随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相 似目
的的替代特征来代替。
[0117]
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其 它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组 合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权 利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使 用。
[0118]
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理 器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当 理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本 发明实施例中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现 为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如， 计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算 机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从 因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
[0119]
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制， 并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实 施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要 求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于 元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以 借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在 列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个 硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。 可将这些单词解释为名称。
技术特征：1.一种基于多准则决策的产业链评价方法，其特征在于，包括以下步骤：采集产业链评价数据集，所述产业链评价数据集包括多条产业链数据，每一所述产业链数据包括表征产业链强弱的多个产业链特征参数；根据所述产业链评价数据集建立产业链评价矩阵；以及根据所述产业链评价矩阵计算每一所述产业链的评价结果。2.根据权利要求1所述的基于多准则决策的产业链评价方法，其特征在于，所述采集产业链评价数据集的步骤包括：从行业研报或者通过专家意见确定表征产业链强弱的的多个产业链特征；通过公开渠道或由企业填报来获取包括每一所述产业链的企业的企业基本信息；以及利用每一企业的所述企业基本信息生成所述产业链评价数据集。3.根据权利要求1所述的基于多准则决策的产业链评价方法，其特征在于，所述根据所述产业链评价数据集建立产业链评价矩阵的步骤包括：根据产业链评价数据集建立初级评价矩阵；对所述初级评价矩阵进行标准化处理，得到标准化评价矩阵；对所述标准化评价矩阵进行加权处理，得到所述产业链评价矩阵。4.根据权利要求3所述的基于多准则决策的产业链评价方法，其特征在于，所述根据所述产业链评价矩阵计算每一所述产业链的评价结果的步骤包括：根据所述产业链评价矩阵构建第一优选方案和第二优选方案；计算每一产业链数据与第一优选方案和第二优选方案的贴近度系数；以及对所述贴近度系数进行排序，得到每一产业链的所述评价结果。5.一种基于多准则决策的产业链评价装置，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集产业链评价数据集，所述产业链评价数据集包括多条产业链数据，每一所述产业链数据包括表征产业链强弱的多个产业链特征参数；评价矩阵建立模块，用于根据所述产业链评价数据集建立产业链评价矩阵；以及计算模块，用于根据所述产业链评价矩阵计算每一所述产业链的评价结果。6.根据权利要求5所述的基于多准则决策的产业链评价装置，其特征在于，所述数据采集模块包括：产业链特征确定单元，用于从行业研报或者通过专家意见确定表征产业链强弱的的多个产业链特征；企业信息获取单元，用于通过公开渠道或由企业填报来获取包括每一所述产业链的企业的企业基本信息，所述企业基本信息包括所述多个产业链特征参数；以及产业链评价数据集生成单元，用于利用每一企业的所述企业基本信息生成所述产业链评价数据集。7.根据权利要求5所述的基于多准则决策的产业链评价装置，其特征在于，所述评价矩阵建立模块包括：初级评价矩阵建立单元，用于根据产业链评价数据集建立初级评价矩阵；矩阵标准化单元，用于对所述初级评价矩阵进行标准化处理，得到标准化评价矩阵；矩阵加权单元，用于对所述标准化评价矩阵进行加权处理，得到所述产业链评价矩阵。8.根据权利要求7所述的基于多准则决策的产业链评价装置，其特征在于，所述计算模
块包括：构建单元，用于根据所述产业链评价矩阵构建第一优选方案和第二优选方案；贴近度系数计算单元，用于计算每一产业链数据与第一优选方案和第二优选方案的贴近度系数；以及排序单元，用于对所述贴近度系数进行排序，得到每一产业链的所述评价结果。9.一种基于多准则决策的产业链评价装置，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如权利要求1至4任一项所述的基于多准则决策的产业链评价方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行权利要求1至4任一项所述的基于多准则决策的产业链评价方法的步骤。
技术总结本发明公开了一种基于多准则决策的产业链评价方法，包括以下步骤：采集产业链评价数据集，所述产业链评价数据集包括多条产业链数据，每一所述产业链数据包括表征产业链强弱的多个产业链特征参数；根据所述产业链评价数据集建立产业链评价矩阵；以及根据所述产业链评价矩阵计算每一所述产业链的评价结果。与现有技术相比，本发明实现了利用产业链评价矩阵进行基于多准则决策的产业链评价，其大大降低了人工识别的工作量，同时避免了人工误判，通过将产业链的强弱评价转化为对产业链的排序能够大幅度提高预测结果的准确度。够大幅度提高预测结果的准确度。够大幅度提高预测结果的准确度。
技术研发人员：盘浩军 奉凡 唐明 黄尉洵
受保护的技术使用者：深圳中科闻歌科技有限公司
技术研发日：2022.03.16
技术公布日：2022/7/5
