基于深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜的企業(yè)信息化管理資源個(gè)性化推薦

摘要：隨著企業(yè)信息化管理的深入發(fā)展，如何從海量的企業(yè)信息資源中快速、準(zhǔn)確地獲取所需信息，成為亟待解決的問題。從深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜的角度出發(fā)，分析了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)技術(shù)以及知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)、嵌入和推理等關(guān)鍵技術(shù)，在此基礎(chǔ)上提出了一種基于深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜的企業(yè)信息化管理資源個(gè)性化推薦模型，并詳細(xì)闡述了模型的設(shè)計(jì)思路、架構(gòu)組成和實(shí)現(xiàn)過程，旨在提升企業(yè)信息資源管理與利用效率，為用戶提供更加智能、精準(zhǔn)的個(gè)性化信息服務(wù)。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；知識(shí)圖譜；企業(yè)信息化管理資源；個(gè)性化推薦

一、前言

在信息爆炸的時(shí)代，企業(yè)信息化管理面臨著數(shù)據(jù)洪流的巨大挑戰(zhàn)。企業(yè)信息資源種類繁多、數(shù)量龐大，用戶獲取信息的需求日益多樣化和個(gè)性化。傳統(tǒng)的信息管理和檢索方式難以滿足用戶快速、準(zhǔn)確獲取所需信息的要求。個(gè)性化推薦技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，通過分析用戶的行為偏好、挖掘資源的語義特征，為用戶推薦最相關(guān)、最感興趣的信息資源。將個(gè)性化推薦引入企業(yè)信息化管理，對(duì)于提升企業(yè)信息資源利用效率、增強(qiáng)用戶服務(wù)體驗(yàn)具有重要意義。

二、相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ)

（一）深度學(xué)習(xí)

1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型，如圖1所示。CNN通過卷積操作提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征，并通過池化操作實(shí)現(xiàn)特征降維和抽象。CNN的關(guān)鍵在于卷積層和池化層的設(shè)計(jì)。卷積層通過卷積核對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作，提取局部特征。池化層通過對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，實(shí)現(xiàn)特征降維和抽象。CNN通過交替堆疊卷積層和池化層，逐步提取輸入數(shù)據(jù)的高層語義特征，最終通過全連接層實(shí)現(xiàn)分類或回歸任務(wù)。CNN在圖像領(lǐng)域取得了顯著成效，如AlexNet、VGGNet、GoogLeNet等經(jīng)典模型，極大地推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展。

2.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）是一種適用于處理序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型。RNN通過引入循環(huán)連接，使得當(dāng)前時(shí)刻的輸出不僅取決于當(dāng)前時(shí)刻的輸入，還取決于之前時(shí)刻的狀態(tài)。RNN的關(guān)鍵在于引入了隱藏狀態(tài)，用于記憶之前時(shí)刻的信息。RNN通過不斷迭代更新隱藏狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì)序列數(shù)據(jù)的建模。然而，傳統(tǒng)RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時(shí)容易出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸問題。為此，研究者提出了長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）等改進(jìn)模型，通過引入門控機(jī)制緩解了這一問題。RNN及其變體在自然語言處理、語音識(shí)別、時(shí)間序列預(yù)測(cè)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

（二）知識(shí)圖譜

1.知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)

知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)的目標(biāo)是將知識(shí)圖譜中的實(shí)體和關(guān)系映射到連續(xù)的低維向量空間，使得在向量空間中的相似度能夠反映實(shí)體和關(guān)系在原知識(shí)圖譜中的語義相似性。知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)方法大致可分為基于距離的方法和基于翻譯的方法兩類?；诰嚯x的方法，如TransE，假設(shè)對(duì)于一個(gè)三元組（h，r，t），頭實(shí)體h與尾實(shí)體t在關(guān)系r下的嵌入向量應(yīng)該在向量空間中靠得很近。因此，可以通過最小化正樣本三元組的距離，同時(shí)最大化負(fù)樣本三元組的距離，來學(xué)習(xí)實(shí)體和關(guān)系的低維向量表示。知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)技術(shù)為知識(shí)圖譜的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，使得在向量空間中進(jìn)行知識(shí)推理、實(shí)體對(duì)齊等任務(wù)成為可能。

2.知識(shí)圖譜嵌入

知識(shí)圖譜嵌入（Knowledge Graph Embedding，KGE）是一類將知識(shí)圖譜中的實(shí)體和關(guān)系映射到連續(xù)低維向量空間的表示學(xué)習(xí)方法。通過知識(shí)圖譜嵌入，可以在向量空間中度量實(shí)體和關(guān)系之間的語義相似性，從而支持知識(shí)推理、實(shí)體對(duì)齊等下游任務(wù)。知識(shí)圖譜嵌入方法主要分為基于距離的方法和基于語義匹配的方法兩類?；诰嚯x的方法如TransE、TransH、TransR等，假設(shè)實(shí)體和關(guān)系在向量空間中滿足某種幾何關(guān)系，如平移不變性?；谡Z義匹配的方法如RESCAL、DistMult、ComplEx等，則通過計(jì)算實(shí)體和關(guān)系嵌入向量之間的語義匹配度來建模三元組的合理性。通過最大化正樣本三元組的合理性得分，同時(shí)最小化負(fù)樣本三元組的合理性得分，可以學(xué)習(xí)到高質(zhì)量的實(shí)體和關(guān)系嵌入表示。

3.知識(shí)圖譜推理

知識(shí)圖譜推理是指利用知識(shí)圖譜中已有的事實(shí)和規(guī)則，推導(dǎo)出新的、隱含的知識(shí)的過程。知識(shí)圖譜推理可分為基于規(guī)則的推理和基于表示學(xué)習(xí)的推理兩類?；谝?guī)則的推理如Horn子句推理，通過定義一系列邏輯規(guī)則，如“所有人的父親也是男性”，利用邏輯推理的方法推導(dǎo)出新的事實(shí)?；诒硎緦W(xué)習(xí)的推理則利用知識(shí)圖譜嵌入等技術(shù)，在低維向量空間中進(jìn)行推理。基于表示學(xué)習(xí)的推理方法無需定義顯式的邏輯規(guī)則，通過在向量空間中進(jìn)行計(jì)算，即可發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)。知識(shí)圖譜推理技術(shù)可以有效地?cái)U(kuò)充知識(shí)圖譜，發(fā)現(xiàn)隱含的實(shí)體關(guān)系，在問答系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。

三、企業(yè)信息化管理資源個(gè)性化推薦模型設(shè)計(jì)

（一）系統(tǒng)整體架構(gòu)

企業(yè)信息化管理資源個(gè)性化推薦模型的整體架構(gòu)包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、CNN資源表示學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜語義增強(qiáng)、注意力機(jī)制用戶興趣建模以及個(gè)性化資源排序與推薦等幾個(gè)關(guān)鍵模塊。數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊負(fù)責(zé)從企業(yè)內(nèi)部各種異構(gòu)數(shù)據(jù)源中獲取原始數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、去重、結(jié)構(gòu)化等預(yù)處理操作，為后續(xù)的資源表示學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)[1]。CNN資源表示學(xué)習(xí)模塊采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)企業(yè)信息化資源進(jìn)行深度特征提取與表示，捕獲資源的局部和全局語義信息。知識(shí)圖譜語義增強(qiáng)模塊利用領(lǐng)域本體知識(shí)庫對(duì)資源的語義表示進(jìn)行擴(kuò)充與優(yōu)化，融入更加豐富的語義關(guān)聯(lián)信息。注意力機(jī)制用戶興趣建模模塊綜合考慮用戶的歷史行為數(shù)據(jù)與當(dāng)前上下文，通過注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)調(diào)整不同特征的權(quán)重，精準(zhǔn)刻畫用戶的個(gè)性化興趣偏好。個(gè)性化資源排序與推薦模塊融合資源表示、用戶興趣以及其他上下文因素，利用排序?qū)W習(xí)算法對(duì)候選資源進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，生成個(gè)性化的資源推薦列表。

（二）基于CNN的企業(yè)信息化資源表示學(xué)習(xí)

CNN在圖像、文本等領(lǐng)域表現(xiàn)出色，具有強(qiáng)大的特征提取與表示學(xué)習(xí)能力。本文將CNN引入企業(yè)信息化資源表示，設(shè)計(jì)了一種基于CNN的資源表示學(xué)習(xí)模型。該模型首先對(duì)資源的文本內(nèi)容進(jìn)行詞向量嵌入，將其轉(zhuǎn)化為矩陣形式。然后利用多層卷積與池化操作，通過滑動(dòng)窗口機(jī)制提取資源的局部特征[2]。卷積層采用不同尺度的卷積核，捕獲不同粒度的語義信息。池化層對(duì)卷積結(jié)果進(jìn)行降維，提取最顯著的特征。經(jīng)過多輪卷積與池化，逐步提取資源的層次化語義表示。最后通過全連接層將局部特征整合為全局語義向量。該模型充分利用CNN在特征提取方面的優(yōu)勢(shì)，自動(dòng)學(xué)習(xí)資源的深層語義表示，避免了人工特征工程的繁瑣與主觀性。此外，還引入注意力機(jī)制，根據(jù)用戶興趣動(dòng)態(tài)調(diào)整卷積核的權(quán)重，使得提取的特征更加符合用戶的個(gè)性化偏好。CNN資源表示學(xué)習(xí)模型為后續(xù)的語義增強(qiáng)與推薦提供了高質(zhì)量的特征表示。

（三）融合知識(shí)圖譜的企業(yè)資源語義增強(qiáng)

為進(jìn)一步增強(qiáng)企業(yè)信息化資源的語義表示，本文引入領(lǐng)域知識(shí)圖譜對(duì)資源表示進(jìn)行語義擴(kuò)充。知識(shí)圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的語義網(wǎng)絡(luò)，包含大量實(shí)體、概念及其關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過將資源映射到知識(shí)圖譜中的對(duì)應(yīng)實(shí)體，可以獲取資源的額外語義屬性和關(guān)聯(lián)信息。具體而言，首先利用命名實(shí)體識(shí)別技術(shù)從資源文本中提取關(guān)鍵實(shí)體，然后在知識(shí)圖譜中找到這些實(shí)體對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)。以實(shí)體節(jié)點(diǎn)為中心，采用隨機(jī)游走算法探索知識(shí)圖譜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，獲取與資源相關(guān)的上下文實(shí)體及其屬性信息。接著，將這些語義信息編碼為向量形式，與原有的CNN資源表示進(jìn)行融合，得到語義增強(qiáng)后的資源表示。

（四）基于注意力機(jī)制的用戶興趣建模

用戶興趣建模是個(gè)性化推薦的核心，本文提出一種基于注意力機(jī)制的用戶興趣建模方法。傳統(tǒng)的用戶興趣建模往往采用靜態(tài)的用戶畫像，忽略了用戶興趣的動(dòng)態(tài)變化特性。而注意力機(jī)制可以根據(jù)用戶的當(dāng)前上下文，自適應(yīng)地調(diào)整不同興趣權(quán)重，更好地捕捉用戶的實(shí)時(shí)偏好。具體而言，首先從用戶的歷史交互行為中提取多維度的興趣特征，如瀏覽、點(diǎn)擊、收藏等。然后，設(shè)計(jì)一個(gè)注意力網(wǎng)絡(luò)，以用戶當(dāng)前的行為序列為輸入，通過注意力權(quán)重計(jì)算動(dòng)態(tài)調(diào)整不同歷史興趣的重要程度。權(quán)重較高的興趣特征對(duì)應(yīng)用戶當(dāng)前的主要興趣偏好。接著，利用加權(quán)求和的方式，將各個(gè)興趣特征組合為一個(gè)綜合的用戶興趣向量。該向量不僅反映了用戶的長期興趣，還考慮了當(dāng)前的興趣傾向，具有很強(qiáng)的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性。在推薦過程中，注意力機(jī)制可以根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)反饋不斷更新興趣權(quán)重，實(shí)現(xiàn)興趣建模的在線更新。

（五）個(gè)性化企業(yè)資源排序與推薦

在獲得資源的語義增強(qiáng)表示和用戶的動(dòng)態(tài)興趣向量后，個(gè)性化推薦的任務(wù)就轉(zhuǎn)化為對(duì)候選資源進(jìn)行相關(guān)性排序。本文采用排序?qū)W習(xí)的思路，將個(gè)性化推薦建模為一個(gè)排序優(yōu)化問題。具體而言，對(duì)于給定的用戶興趣向量，設(shè)計(jì)一個(gè)排序模型對(duì)候選資源進(jìn)行打分，得分高的資源優(yōu)先級(jí)更高，更有可能被推薦給用戶。排序模型的輸入特征包括資源的語義增強(qiáng)表示、用戶的動(dòng)態(tài)興趣向量以及其他上下文因素，如資源的流行度、新鮮度等。模型的訓(xùn)練采用成對(duì)學(xué)習(xí)的范式，以用戶的歷史交互數(shù)據(jù)作為監(jiān)督信號(hào)，優(yōu)化資源的相對(duì)順序。推薦時(shí)，對(duì)候選資源集合應(yīng)用訓(xùn)練好的排序模型打分，選取Top-K個(gè)得分最高的資源生成推薦列表。個(gè)性化資源排序與推薦方法綜合了資源語義、用戶興趣以及多種上下文因素，能夠動(dòng)態(tài)適應(yīng)用戶的實(shí)時(shí)偏好，生成高度個(gè)性化的推薦結(jié)果。

四、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

（一）系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境與工具

本文提出的企業(yè)信息化管理資源個(gè)性化推薦系統(tǒng)采用了多種先進(jìn)的開發(fā)技術(shù)和工具。系統(tǒng)后端基于Python語言開發(fā)，使用Flask框架搭建RESTfulAPI服務(wù)。推薦引擎核心組件采用PyTorch深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)，利用其強(qiáng)大的GPU加速能力和自動(dòng)求導(dǎo)機(jī)制，極大地提升了模型訓(xùn)練和推理效率[3]。知識(shí)圖譜存儲(chǔ)與查詢采用圖數(shù)據(jù)庫Neo4j，其原生的圖計(jì)算引擎和Cypher查詢語言，為知識(shí)圖譜的構(gòu)建和應(yīng)用提供了高效便捷的支持。系統(tǒng)前端采用Vue.js框架開發(fā)，并使用ElementUI組件庫和ECharts可視化庫，實(shí)現(xiàn)了美觀、交互友好的用戶界面和直觀的推薦結(jié)果展示。整個(gè)系統(tǒng)使用Docker容器化部署，通過Kubernetes實(shí)現(xiàn)微服務(wù)的編排與管理，具有高可用、易擴(kuò)展、易維護(hù)的特點(diǎn)。

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是推薦系統(tǒng)的基石。本文設(shè)計(jì)了一套完善的數(shù)據(jù)預(yù)處理流程，對(duì)原始的企業(yè)信息化資源數(shù)據(jù)和用戶行為日志數(shù)據(jù)進(jìn)行了深度清洗、轉(zhuǎn)換和集成。對(duì)于企業(yè)資源數(shù)據(jù)，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)去重與過濾，剔除無效或冗余的資源記錄。其次，根據(jù)資源類型進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，提取關(guān)鍵字段，并映射到統(tǒng)一的資源表示模型。最后，利用分詞、命名實(shí)體識(shí)別、關(guān)鍵詞提取等自然語言處理技術(shù)，對(duì)資源的文本屬性進(jìn)行語義化處理，為后續(xù)的表示學(xué)習(xí)做好準(zhǔn)備。對(duì)于用戶行為數(shù)據(jù)，則重點(diǎn)關(guān)注用戶與資源的交互記錄，包括瀏覽、收藏、評(píng)論、下載等行為類型。通過數(shù)據(jù)清洗和會(huì)話重構(gòu)，將原始的行為日志轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的用戶—資源交互序列。

（三）模型訓(xùn)練模塊

模型訓(xùn)練是個(gè)性化推薦系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)。本文采用了一種端到端的訓(xùn)練范式，將企業(yè)資源表示學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜嵌入、用戶興趣建模等多個(gè)子任務(wù)統(tǒng)一在一個(gè)聯(lián)合優(yōu)化框架下進(jìn)行訓(xùn)練。具體而言，將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)模型TransE、注意力機(jī)制（Attention）網(wǎng)絡(luò)按照層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行組裝，形成一個(gè)多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。其中，CNN負(fù)責(zé)提取企業(yè)資源的深層特征表示，TransE學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜中實(shí)體和關(guān)系的嵌入表示，Attention網(wǎng)絡(luò)建模用戶興趣的動(dòng)態(tài)演化。三個(gè)子網(wǎng)絡(luò)通過共享嵌入層進(jìn)行參數(shù)綁定，并采用聯(lián)合損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，包括資源重構(gòu)損失、知識(shí)圖譜嵌入損失和注意力網(wǎng)絡(luò)損失三個(gè)部分，通過設(shè)置平衡因子控制不同損失項(xiàng)之間的權(quán)重。通過反向傳播算法和小批量隨機(jī)梯度下降（mini-batchSGD）優(yōu)化，可以高效地對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行端到端訓(xùn)練，并學(xué)習(xí)到最優(yōu)的模型參數(shù)。

（四）推薦服務(wù)模塊

為了將訓(xùn)練好的個(gè)性化推薦模型應(yīng)用到實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)高可用、低延遲的推薦服務(wù)模塊。推薦服務(wù)采用主從架構(gòu)，由多個(gè)推薦服務(wù)器節(jié)點(diǎn)組成，每個(gè)節(jié)點(diǎn)均加載了完整的推薦模型和知識(shí)圖譜索引。服務(wù)器節(jié)點(diǎn)接受來自前端應(yīng)用的推薦請(qǐng)求，并根據(jù)請(qǐng)求中攜帶的用戶ID和上下文信息，實(shí)時(shí)計(jì)算用戶的興趣向量以及與候選資源的匹配度，最終返回生成的推薦列表[4]。為了保證服務(wù)的高可用性，使用一致性哈希算法對(duì)用戶請(qǐng)求進(jìn)行分流，并通過Redis等分布式緩存組件緩存熱點(diǎn)用戶的推薦結(jié)果，有效降低了推薦服務(wù)的響應(yīng)時(shí)延。在推薦結(jié)果的生成過程中，采用了基于知識(shí)圖譜的推薦解釋技術(shù)，為每個(gè)推薦資源生成直觀、可信的解釋。

（五）系統(tǒng)性能優(yōu)化

為了保證推薦系統(tǒng)能夠高效、穩(wěn)定地服務(wù)于企業(yè)信息化管理的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，本文在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過程中重點(diǎn)關(guān)注了性能優(yōu)化問題。一方面，采用了多級(jí)緩存機(jī)制，通過Redis等分布式緩存組件，對(duì)推薦熱點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存，避免了重復(fù)計(jì)算，顯著提升了系統(tǒng)吞吐量。另一方面，對(duì)關(guān)鍵服務(wù)采用無狀態(tài)設(shè)計(jì)，配合負(fù)載均衡策略，實(shí)現(xiàn)服務(wù)的水平擴(kuò)展，有效應(yīng)對(duì)了并發(fā)訪問的壓力。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與檢索方面，對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采用列式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫ClickHouse，利用其面向列的高壓縮存儲(chǔ)和向量化執(zhí)行引擎，實(shí)現(xiàn)了高效的數(shù)據(jù)分析與查詢。對(duì)于知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)，則通過圖數(shù)據(jù)庫Neo4j的原生圖計(jì)算引擎，提供毫秒級(jí)的圖遍歷和查詢響應(yīng)[5]。通過一系列的性能優(yōu)化手段，使得系統(tǒng)能夠支撐百萬級(jí)用戶和千萬級(jí)資源規(guī)模，滿足大型企業(yè)的信息化管理需求。

五、結(jié)語

本文探討了融合深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜技術(shù)，構(gòu)建企業(yè)信息化管理資源個(gè)性化推薦模型的方法。通過引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制等深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合知識(shí)圖譜的語義增強(qiáng)與推理能力，設(shè)計(jì)了一種端到端的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，并詳細(xì)闡述了系統(tǒng)的架構(gòu)組成與實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。該推薦系統(tǒng)能夠從海量異構(gòu)企業(yè)信息資源中快速、準(zhǔn)確地發(fā)掘用戶所需信息，提供個(gè)性化、智能化的信息檢索與推薦服務(wù)，在提升企業(yè)信息化管理水平方面具有重要的應(yīng)用價(jià)值。未來，還需要進(jìn)一步豐富知識(shí)圖譜的構(gòu)建，引入更多的異構(gòu)信息。同時(shí)，優(yōu)化推薦算法，提高推薦準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。拓展應(yīng)用場(chǎng)景以更廣泛探索個(gè)性化推薦在企業(yè)管理流程優(yōu)化、輔助決策等方面的應(yīng)用，不斷增強(qiáng)企業(yè)信息化管理的智能化水平。

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作者單位：中國航發(fā)四川燃?xì)鉁u輪研究院

■ 責(zé)任編輯：王穎振 鄭凱津