(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211365713.9 (22)申请日 2022.11.03 (71)申请人 北京赛西科技发展 有限责任公司 地址 100176 北京市大兴区北京经济技 术 开发区同济南路8号D座 401室 (72)发明人 陈大纪　郝文建　郭鑫伟　刘成江　 高艳炫　谢园　侯雪滢　刘小慧　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 张睿 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06F 16/906(2019.01) (54)发明名称 企业分类方法及装置 (57)摘要 本发明提供一种企业分类方法及装置， 属于 信息技术服务领域， 所述方法包括： 获取目标企 业的第一相关数据和第二相关数据， 所述第一相 关数据包括所述目标企业的企业运维服务综合 能力的指标数据， 所述第二相关数据包括所述目 标企业的企业发展市场潜力的指标数据； 基于所 述第一相关数据和所述第二相关数据， 确定所述 目标企业在二维四象限分类模型中的坐标； 基于 所述目标 企业的坐标， 在二维四象限分类模型中 确定所述目标 企业的类别。 通过基于企业运维服 务综合能力和企业发展市场潜力交叉评价分类 的二维四象限分类模型， 确定目标企业的类别， 有效解决仅凭成熟度等级证书区分企业而无法 区分企业优劣的缺陷， 提高企业的评估分类结果 准确率和分类精度。 权利要求书3页 说明书12页 附图3页 CN 115439166 A 2022.12.06 CN 115439166 A 1.一种企业分类方法， 其特 征在于， 包括： 基于企业运维服务综合能力的第一影响因子， 获取目标企业的第一相关数据， 基于企 业发展市场潜力的第二影响因子， 获取目标企业的第二相关数据， 所述第一相关数据包括 所述目标企业的企业运 维服务综合能力的影响因子对应的指标数据， 所述第二相关数据包 括所述目标企业的企业发展市场潜力的影响因子对应的指标数据； 其中， 所述企业运维服 务综合能力的第一影响因子和所述企业发展市场潜力的第二影响因子是基于已分类企业 的第一相关数据、 第二相关数据、 类别和分类准确度反馈实时或周期性调整的， 所述分类准 确度反馈用于表征所述已分类企业在分类后的预设时长内的第一相关数据和第二相关数 据的变化和分类的匹配程度； 基于所述第 一相关数据和所述第 二相关数据， 确定所述目标企业在二维四象限分类模 型中的坐标； 基于所述目标企业的坐标， 在二维四象限分类模型中确定所述目标企业的类别； 其中， 所述 二维四象限分类模型中不同象限对应不同的类别。 2.根据权利要求1所述的企业分类方法， 其特征在于， 所述基于所述第 一相关数据和所 述第二相关数据， 确定所述目标企业在二维四象限分类模型中的坐标， 包括： 基于所述第一相关数据， 确定所述目标企业的第一 坐标值； 基于所述第二相关数据， 确定所述目标企业的第二 坐标值； 其中， 所述第 一坐标值为横坐标， 所述第二坐标值为纵坐标， 所述二维四象限分类模型 中的横坐标轴对应企业运 维服务综合能力的影响因子对应的指标数据， 所述二维四象限分 类模型中的纵坐标轴对应企业发展市场 潜力的影响因子对应的指标数据； 或所述第一坐标 值为纵坐标， 所述第二坐标值为横坐标， 所述二维四象限分类模型中的纵坐标轴对应企业 运维服务综合能力的影响因子对应的指标数据， 所述二 维四象限分类模型中的横坐标轴对 应企业发展市场潜力的影响因子对应的指标 数据。 3.根据权利要求2所述的企业分类方法， 其特征在于， 所述基于所述第一相关数据， 确 定所述目标企业的第一 坐标值， 包括： 对所述第一相关数据中的结构化数据进行抽取， 对所述第 一相关数据中的非结构化数 据进行定量分析， 获取第一中间相关数据； 对所述第 一中间相关数据依次进行标准化处理、 归一化处理、 以及加权求和处理， 获得 所述目标企业的第一 坐标值。 4.根据权利要求3所述的企业分类方法， 其特征在于， 对所述第 一中间相关数据进行标 准化处理， 包括： 去除所述第一中间相关数据的单位。 5.根据权利要求2所述的企业分类方法， 其特征在于， 所述基于所述第二相关数据， 确 定所述目标企业的第二 坐标值， 包括： 对所述第二相关数据中的结构化数据进行抽取， 对所述第 二相关数据中的非结构化数 据进行定量分析， 获取第二中间相关数据； 对所述第 二中间相关数据依次进行标准化处理、 归一化处理、 以及加权求和处理， 获得 所述目标企业的第二 坐标值。 6.根据权利要求5所述的企业分类方法， 其特征在于， 对所述第 二中间相关数据进行标权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115439166 A 2准化处理， 包括： 去除所述第二中间相关数据的单位。 7.根据权利要求1 ‑6任一项所述的企业分类方法， 其特征在于， 所述目标企业的企业运 维服务综合能力的指标 数据， 包括以下至少一项： 组织建设指标数据、 过程执 行指标数据、 技术应用指标 数据、 或资源保障指标 数据。 8.根据权利要求1 ‑6任一项所述的企业分类方法， 其特征在于， 所述目标企业的企业发 展市场潜力的指标 数据， 包括以下至少一项： 市场定位指标 数据、 营销策略指标 数据、 商业模式指标 数据、 或生态整合指标 数据。 9.根据权利要求1 ‑6任一项所述的企业分类方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 在基于所述目标企业的坐标， 在二维四象限分类模型中确定所述目标企业的类别之 前， 确定所述 二维四象限分类模型。 10.根据权利要求9所述的企业分类方法， 其特征在于， 所述确定所述二维四象限分类 模型， 包括： 基于企业样本的专家打分结果， 确定每一个类别分别对应的横坐标取值范围和纵坐标 取值范围， 所述专 家打分结果包括所述企业样本的横坐标和纵坐标； 基于每一个类别分别对应的横坐标取值范围和纵坐标取值范围， 确定所述二维四象限 分类模型。 11.根据权利要求9所述的企业分类方法， 其特征在于， 所述确定所述二维四象限分类 模型， 包括： 基于专家打分标准， 确定每一个 类别分别对应的横坐标 取值范围和纵坐标 取值范围； 基于每一个类别分别对应的横坐标取值范围和纵坐标取值范围， 确定所述二维四象限 分类模型。 12.根据权利要求9所述的企业分类方法， 其特征在于， 所述确定所述二维四象限分类 模型， 包括： 基于企业样本的第一相关数据和第二相关数据， 确定所述企业样本的坐标； 基于所述企业样本的坐标， 确定每一个类别分别对应的横坐标取值范围和纵坐标取值 范围； 基于每一个类别分别对应的横坐标取值范围和纵坐标取值范围， 确定所述二维四象限 分类模型。 13.根据权利要求10 ‑12任一项所述的企业分类方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 在企业样本的第一相关数据和第 二相关数据 更新后， 基于企业样本的更新后的第 一相 关数据和第二相关数据， 更新所述 二维四象限分类模型； 或者 基于企业样本的实时的第 一相关数据和第 二相关数据， 定期更新所述二维四象限分类 模型。 14.一种企业分类装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 基于企业运维服务综合能力的第一影响因子， 获取目标企业的第一相 关数据， 基于企业 发展市场 潜力的第二影响因子， 获取目标企业的第二相关数据， 所述第一 相关数据包括所述目标企业的企业运 维服务综合能力的影响因子对应的指标数据， 所述第 二相关数据包括所述 目标企业的企业发展市场潜力的影响因子对应的指标数据； 其中， 所权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115439166 A 3