摘要：复杂环境下,面向多源异构数据的匹配技术面临模型静态性、语义理解弱、反馈机制不足等挑战。本文以实际平台为案例,结合大数据融合建模、自然语言理解与强化学习等关键技术,提出了一种高适应性、可持续优化的智能匹配系统架构,并在应用测试中验证其性能表现与系统通用性。

　　关键词：政策匹配；大数据；人工智能；企业画像；青岛政策通

　　0引言

　　传统政策匹配模式存在企业画像单一、匹配规则僵化、反馈闭环缺失等问题,不能满足智能化推荐和落地服务政策的需求。青岛建设“政策通”平台,探索利用大数据、人工智能技术更新政策匹配机制,实现了政策获取由企业的被动查找转变为平台方的主动触达。平台的阶段成果为融合数据、画像建模、智能推荐,能够构建起一个政策的服务闭环范式。本文对算法进行梳理,总结平台应用效果。

　　1面向异构数据匹配算法的技术瓶颈与业务挑战

　　1.1企业画像数据源的不完整性与动态变化

　　不完整及动态变化的企业画像数据源为企业画像政策精准匹配带来了挑战。要想构建出具有代表性和时效性的企业画像,需要针对分散且不同的企业数据源进行统一的数据归集与动态更新,不同数据源之间需要有不同的更新周期[1]。

　　1.2匹配逻辑“规则导向”导致精准度受限

　　基于规则的逻辑匹配方式主要针对满足相关参数的企业进行检索,直接根据既定规则判断政策与企业的相关程度,在匹配过程中仅考虑一些基本硬性指标,匹配过程过于单一,匹配结果的精准度有限。

　　1.3缺乏反馈闭环与自我学习机制

　　大部分的现行政策匹配平台并未设置相关的反馈闭环和自我学习机制,没有建立一套从反馈到修正的完整模型,也就无法在每一个环节上进行模型的迭代更新,无法形成一个“推荐—响应—修正—再推荐”的闭环。

　　2大数据驱动的企业画像构建与多维特征智能提取技术体系

　　2.1多源异构数据集成与企业全景画像的结构化建模方法

　　平台在企业画像构建环节采用统一数据接入规范,将工商登记、税务征管、社保缴费、知识产权、科技项目、信用风险以及平台行为日志等多源异构数据纳入统一治理体系。通过ETL流程完成字段映射、脏数据剔除、主键对齐和实体消歧[2],构建覆盖企业基本信息、成长性、创新能力与风险属性的结构化特征体系。

　　在数据治理层面,平台构建“主题域—维度表—事实表”的企业画像数据仓库,标签工厂依据规则计算与轻量模型推断双机制生成资质标签、创新标签、信用标签和成长标签。同时,为提升时效性,系统为每类标签设定有效期、置信度及更新策略,高频数据（如纳税变动）基于事件触发更新,低频数据则按固定周期同步,实现企业画像的动态演化能力。

　　2.2政策与企业文本的非结构化语义解析与知识关联特征抽取机制

　　面对政策文本与企业公开信息中大量存在的非结构化语言内容,平台构建NLP解析链路,包括文本标准化、分词、停用词处理、自定义领域词典扩展等步骤。基于BERT的序列标注模型自动识别企业名称、产业类别、技术方向、申报主体资格等关键政策要素。

　　实体识别结果与政策条款之间的关联关系被组织为三元组,进一步构建轻量知识图谱,形成“企业属性—政策要素”之间的显式语义关系。系统采用“语义向量表示+知识图谱推理”的双通道识别机制：一方面,利用BERT获取政策文本与企业属性描述的语义向量,通过余弦相似度度量匹配度；另一方面,通过知识图谱计算企业节点与政策节点之间的路径深度与关联权重,补充语义匹配的解释性。

　　2.3用户行为流驱动的画像动态演化与在线特征更新模型

　　平台通过行为采集模块记录企业用户的点击、停留、收藏、搜索、申报等时序行为,并构建行为流（Behavior Stream）,用于识别企业需求偏好的动态变化。行为序列采用GRU4Rec与Transformer4Rec组合建模：前者用于捕获短期行为趋势变化,后者通过自注意力机制识别长期偏好特征。

　　行为序列的隐向量经Gating Unit融合后被用于调整企业画像特征权重,实现增量式特征更新（Incremental Update）,使画像随企业真实需求动态演化。

　　行为反馈还作为奖励信号输入强化学习模块,其中点击、停留时长、申报行为分别作为不同强度的奖励,驱动策略网络（如DQN或PPO）修正推荐策略。该策略反向影响画像标签的权重,使画像更新与推荐过程形成“行为—画像—推荐—再行为”的闭环结构,从而具备自学习能力。

　　3人工智能算法在政策匹配中的优化路径设计

　　3.1匹配模型的融合建模框架

　　该框架集成了基于规则、基于内容（内容推荐）与基于协同过滤的多类模型[3],其中规则模型负责硬性约束条件（如行业门类、注册地、企业规模等）的过滤；内容模型通过NLP语义理解实现政策与画像的向量化表达与相似度计算；协同模型则通过用户行为数据挖掘“相似企业—相似政策”的隐含联系,实现潜在推荐的拓展与补充。三类模型输出经加权融合后构成最终匹配推荐集合。算法结构图如图1所示。

　　3.2匹配度评分体系与排序优化机制

　　排序优化模块引入基于XGBoost的学习排序算法,用大量的已标注的历史申报样本进行学习,学习不同的特征组合对点击率、申报转化率等目标变量产生的影响,并通过动态调整各特征权重完成排序操作[4]。根据不同的企业类型、不同的政策属性进行个性化的排序,保证推荐的结果列表更加具有目的性。

　　3.3强化学习驱动的智能推荐反馈闭环构建

　　强化学习可以为政策推荐过程提供完整的理论依据。在企业平台环境下,采用政策推荐作为动作,采用申报转化数、评分、停留时长作为即时奖励,通过Q-learning或者基于深度强化学习的方法（DQN/PPO）,在不断的策略迭代中完成智能体对目标策略的优化。

　　4系统平台落地路径与实证应用效果分析

　　4.1智能推荐算法的工程实现与平台集成路径

　　在二期系统中,推荐算法以可扩展的微服务架构进行工程化部署。平台采用Spring Boot作为服务容器,通过Kubernetes进行容器化编排,实现算法服务的弹性伸缩。数据处理层引入Spark与Kafka组合形成实时数据管道：Kafka负责用户行为与企业事件的高吞吐采集,Spark Streaming对流数据进行增量计算、特征提取与画像更新,并以毫秒级延迟写入特征存储库（Feature Store）。在画像建模接口中,系统基于统一特征描述协议（UFDL）对工商、税务、科技等多源数据进行Schema对齐、Embedding转换与ID映射；特征结果存入数据湖并被向量检索引擎FAISS调用。匹配服务层采用多模型并行推理框架,其中规则过滤模块、BERT语义匹配模块与协同过滤模块以独立微服务运行,通过gRPC实现低延迟组合调用。融合建模由加权集成器完成,并通过学习排序引擎（XGBoost/LambdaMART）输出排序结果[5]。最终推理结果经API Gateway返回前端,实现高并发下的实时、个性化政策推荐。智能推荐算法微服务架构示意图如图2所示。

　　4.2匹配效果的指标验证与对比评估

　　为了评估匹配算法的实际应用效果,平台对一期传统规则模型与二期智能融合模型进行定量对比分析。评价指标包括匹配准确率（Precision）、召回率（Recall）、用户点击转化率、用户满意度评分与申报转化率,测试对象为2023年第三季度在平台注册的中小企业用户。对比结果如表1所示。

　　实验结果表明,融合算法在各核心指标上均有显著提升,匹配精度更高、推荐内容更贴近企业申报实际,极大增强了政策供给侧与企业需求侧之间的适配能力,验证了融合建模和强化反馈机制的工程有效性。

　　5结语

　　本文基于大数据和人工智能的技术建立了一个集成企业画像建模、语义识别、多源推荐及强化学习反馈机制的一体化政策匹配优化框架,消除了传统规则匹配模型中规则匹配造成的数据僵化、语义理解和语义匹配低效以及无法根据最新政策变化而及时更新的低效匹配问题。本文平台能够较好地解决政策精准推送和政策兑现实效的问题,推动政策服务平台智能化发展进程,提升营商环境治理体系水平。

参考文献

　　[1]丁红,蒋曹清.人工智能通识课程融入前沿领域的教学改革—以广西财经学院经管类专业为例[J].北部湾大学学报,2025,40(3):99-107.

　　[2]刘涛.人工智能、人力资本与经济增长[J].经济发展研究,2025(2):19-33.

　　[3]刘钊,郭小玲,丘书豪.基于人工智能大模型的企业审计画像数据治理体系探索[J].中国内部审计,2025(4):28-35.

　　[4]武建鑫,陈旭茹.地方政府基础研究政策工具的选择偏好及其匹配策略研究[J].中国高校科技,2025(3):1-9.

　　[5]陈曦萌,姜丽娜,陈燕.职业教育产教融合政策供需匹配度研究[J].广西教育学院学报,2025,40(1):9-21.