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龙图腾网获悉汉林汇融(深圳)科技服务有限公司申请的专利基于资料自动识别的项目匹配方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118761591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410988597.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于资料自动识别的项目匹配方法及系统是由胡海林设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于资料自动识别的项目匹配方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及资料识别和匹配技术领域，公开了一种基于资料自动识别的项目匹配方法及系统。所述方法包括：获取原始票据资料数据，并对所述原始票据资料数据进行预处理，得到目标票据资料数据；对所述目标票据资料数据进行类型识别和版面分析，得到结构化区域数据；对所述结构化区域数据进行字符识别和信息提取，得到票据结构化数据；对所述票据结构化数据进行汇总和分析，得到多维度数据分析结果；获取多个候选项目信息，并对多个候选项目信息进行特征提取和向量化，得到项目特征库；对所述多维度数据分析结果和所述项目特征库进行智能匹配，得到推荐项目列表，本申请通过自动对票据资料进行识别，从而提高了项目匹配的精准度。

本发明授权基于资料自动识别的项目匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于资料自动识别的项目匹配方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始票据资料数据，并对所述原始票据资料数据进行预处理，得到目标票据资料数据； 对所述目标票据资料数据进行类型识别和版面分析，得到结构化区域数据；具体包括：对所述目标票据资料数据进行多尺度特征提取，得到票据多尺度特征图，并对所述票据多尺度特征图进行聚类分析，得到票据类型特征聚类结果；根据所述票据类型特征聚类结果构建票据类型识别模型，并通过所述票据类型识别模型对所述目标票据资料数据进行类型预测，得到票据类型识别结果；对所述票据类型识别结果进行票据模板匹配，得到匹配的票据模板数据，并根据所述匹配的票据模板数据对所述目标票据资料数据进行区域划分，得到初步划分的票据区域数据；对所述初步划分的票据区域数据进行边缘检测和轮廓分析，得到票据区域轮廓数据，并根据所述票据区域轮廓数据对所述初步划分的票据区域数据进行区域优化，得到优化后的票据区域数据；对所述优化后的票据区域数据进行版面布局分析，得到票据版面结构数据，并根据所述票据版面结构数据对所述优化后的票据区域数据进行语义标注，得到结构化区域数据； 对所述结构化区域数据进行字符识别和信息提取，得到票据结构化数据；具体包括：对所述结构化区域数据进行字符分割，得到单个字符图像集合，并对所述单个字符图像集合进行特征提取，得到字符特征向量集合；对所述字符特征向量集合进行分类识别，得到初步识别结果，并对所述初步识别结果进行上下文分析，得到优化后的字符识别结果；对所述优化后的字符识别结果进行文本语义分析，得到语义标注数据，并对所述语义标注数据进行实体识别，得到票据实体信息；对所述票据实体信息进行关系抽取，得到实体关系图，并对所述实体关系图进行知识图谱构建，得到票据知识图谱；对所述票据知识图谱进行结构化转换，得到票据结构化数据； 对所述票据结构化数据进行汇总和分析，得到多维度数据分析结果；具体包括：对所述票据结构化数据进行数据清洗，得到清洗后的票据数据，并对所述清洗后的票据数据进行标准化，得到标准化票据数据；对所述标准化票据数据进行时间序列分析，得到时间维度分析结果；对所述标准化票据数据进行空间聚类，得到空间维度分析结果；对所述标准化票据数据进行多变量相关性分析，得到变量关联分析结果；根据所述变量关联分析结果对所述标准化票据数据进行主成分分析，得到降维后的特征数据；对所述降维后的特征数据进行异常检测，得到异常数据分析结果，并对所述降维后的特征数据进行聚类分析，得到数据聚类结果；对所述数据聚类结果进行决策树分析，得到规则推导结果；对所述时间维度分析结果、所述空间维度分析结果、所述变量关联分析结果、所述异常数据分析结果、所述数据聚类结果和所述规则推导结果进行多维度融合，得到多维度数据分析结果； 获取多个候选项目信息，并对多个候选项目信息进行特征提取和向量化，得到项目特征库； 对所述多维度数据分析结果和所述项目特征库进行智能匹配，得到推荐项目列表。

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