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基于多属性决策模型的高成长性企业推荐本发明公开了基于多属性决策模型的高成适应市场变化，持续提供时效性强的高质量推2从多个来源获取与企业成长性相关的多维度数据，对所收集的数据进基于提取的关键特征，构建一个多属性决策模型，模型采用改将经过优化的多属性决策模型应用于目标企业的数据集，对每个定期更新数据，并利用最新的数据重新训练多属性决策模型，模型的更新在清洗后的数据集上，进行数据标准化与归一化处理，以使用相关性分析技术来评估不同数据维度之间的相关性，通在识别数据的线性相关性之后，使用高级数据分析技术进利用特征提取算法从多维度数据中提取出代表3将经过预处理的目标企业数据输入到优化后的多属性决在数据输入和初步处理完成后，模型将对每个企业的成长性进行排序和筛选完成后，生成高成长性企业的推荐列表，并为在获取最新数据后，使用这些数据重新训练多属性决策模型，优化决策规则和算法，通过分析模型在过去一段时在模型经过重新训练和优化后，使用最新的数据重新评估每个7.一种基于多属性决策模型的高成长性企业推荐系统，用于实现上述权利要求1_6中长性评估与推荐生成模块以及动态数据更新与模型数据采集与预处理模块，从多个来源获取与企业成长性相关的多维度高级数据分析与特征提取模块，利用高级数据分析技术，企业成长性评估与推荐生成模块，将经过优化的多属性决策模4动态数据更新与模型再训练模块，定期更新数据，在清洗后的数据集上，进行数据标准化与归一化处理，以使用相关性分析技术来评估不同数据维度之间的相关性，通在识别数据的线性相关性之后，使用高级数据分析技术进利用特征提取算法从多维度数据中提取出代表成长性预测结果；将经过优化的多属性决策模型应用于目标企业的数据集，对每个将经过预处理的目标企业数据输入到优化后的多属性决在数据输入和初步处理完成后，模型将对每个企业的成长性进行5排序和筛选完成后，生成高成长性企业的推荐列表，并为在获取最新数据后，使用这些数据重新训练多属性决策模型，优化决策规则和算法，通过分析模型在过去一段时在模型经过重新训练和优化后，使用最新的数据重新评估每个6[0006]本发明的目的是提供基于多属性决策模型的高成长性企[0008]从多个来源获取与企业成长性相关的多维度数据，对所789[0051]本发明提供了如图1所示的基于多属性决策模型的高成长性企业推荐方法，包括[0053]从多个来源获取与企业成长性相关的多维度数据，对所[0097]这一过程不仅提高了模型的适应性，还增强了其在不同[0104]本发明提供了如图2所示的基于多属性决策模型的高成长性企业推荐系统，包括企业成长性评估与推荐生成模块以及动态数据更新与模型推荐系统的具体方法和流程详见上述基于多属性决策模型的高成长性

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