企业活跃度确定方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113869642A(43)申请公布日2021.12.31(21)申请号202110990868.0(22)申请日2021.08.26(71)申请人中国环境科学研究院地址100012北京市朝阳区安外北苑大羊坊8号院(72)发明人崔江龙张列宇李国文鲍奕君王文思刘操李晓光黎佳茜赵琛李曹乐李伟侯霄霖(74)专利代理机构北京开阳星知识产权代理有限公司11710代理人祝乐芳(51)Int.Cl.G06Q10/06(2012.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图3页(54)发明名称企业活跃度确定方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本申请涉及一种企业活跃度确定方法、装置、电子设备及存储介质，应用于环保技术领域，所述方法包括：获取N个企业分别对应的P维原始活跃度指标数据，对原始活跃度指标数据进行无量纲化处理，得到P维目标活跃度指标数据；计算每两维目标活跃度指标数据的相关系数，以得到相关系数矩阵，确定相关系数矩阵的特征值和特征向量；基于特征值和特征向量，确定M个主成分及M个主成分分别对应的累计贡献率；根据M个主成分中P维目标活跃度指标数据的系数及M个主成分分别对应的累计贡献率，计算P维目标活跃度指标数据分别对应的权重；根据每个企业对应的P维目标活跃度指标数据和对应的权重，确定该企业的活跃度。可以提高企业活跃度确定的准确性。CN113869642ACN113869642A权利要求书1/2页1.一种企业活跃度确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取N个企业分别对应的P维原始活跃度指标数据，对所述原始活跃度指标数据进行无量纲化处理，得到所述N个企业分别对应的P维目标活跃度指标数据；N和P均为大于1的整数；计算所述P维目标活跃度指标数据中每两维目标活跃度指标数据的相关系数，以得到相关系数矩阵，并确定所述相关系数矩阵的特征值和特征向量；基于所述特征值和特征向量，确定P个成分的累计贡献率，并根据P个成分的累计贡献率确定M个主成分以及所述M个主成分分别对应的累计贡献率；其中，每个主成分为P维目标活跃度指标数据的线性组合，M为小于P的正整数；根据所述M个主成分中P维目标活跃度指标数据的系数以及所述M个主成分分别对应的累计贡献率，计算P维目标活跃度指标数据分别对应的权重；其中，所述P维目标活跃度指标数据的系数基于所述特征向量确定；针对每个企业，根据该企业对应的P维目标活跃度指标数据和该P维目标活跃度指标数据分别对应的权重，确定该企业的活跃度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述M个主成分中P维目标活跃度指标数据的系数以及所述M个主成分分别对应的累计贡献率，计算P维目标活跃度指标数据分别对应的权重，包括：如果第i个主成分Fi表示为：Fi＝a1iX1+a2iX2+...+apiXp,i＝1,2,...,M；Fi对应的累计贡献率表示为pi，则根据以下公式：确定第k维目标活跃度指标数据对应的权重wk，其中，X1,...,Xp分别表示第1～p维目标活跃度指标数据，a1i,...,api为P维目标活跃度指标数据的系数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在计算P维目标活跃度指标数据分别对应的权重之后，所述方法还包括：对P维目标活跃度指标数据分别对应的权重进行归一化处理，得到P维目标活跃度指标数据分别对应的归一化权重；所述根据该企业对应的P维目标活跃度指标数据和该P维目标活跃度指标数据分别对应的权重，确定该企业的活跃度，包括：根据该企业对应的P维目标活跃度指标数据和该P维目标活跃度指标数据分别对应的归一化权重，确定该企业的活跃度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述特征值和特征向量，确定P个成分的累计贡献率，并根据P个成分的累计贡献率确定M个主成分以及所述M个主成分分别对应的累计贡献率，包括：将所述特征值按从大到小的顺序进行排序，并基于排序后的特征值，计算P个成分的累计贡献率；如果P个成分的累计贡献率中大于预设阈值的累计贡献率对应的特征值的数量为M个，2CN113869642A权利要求书2/2页将M个特征值对应的第1～M个主成分作为M个主成分。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始活跃度指标数据进行无量纲化处理，得到所述N个企业分别对应的P维目标活跃度指标数据，包括：计算N个企业的第q维原始活跃度指标数据的平均值和标准差；针对每个企业，将该企业的第q维原始活跃度指标数据与所述平均值之差除以所述标准差，作为该企业的第q维目标活跃度指标数据。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述原始活跃度指标数据进行无量纲化处理之前，所述方法还包括：对所述原始活跃度指标数据进行指标正向化处理和/或指标规格化处理，