基于小企业动态画像的资源推荐方法、装置、设备及介质

本申请涉及一种基于小企业动态画像的资源推荐方法、装置、设备及介质。该方法从企业多维数据中提取关键事件并标准化形成初始事件序列，基于频率与权重计算重要性评分，自适应过滤生成核心事件集合；根据时间戳和语义特征计算事件间依赖强度，构建因果事件关系图谱；利用图神经网络与门控循环单元学习事件嵌入与时序特征，生成动态画像向量；通过注意力机制分析历史事件影响权重预测未来需求分布；结合企业能力约束优化资源紧迫度与匹配度，生成前瞻性推荐列表；通过预测偏差触发图谱增量更新及模型重训练形成闭环。最终实现对发展轨迹的动态捕捉和资源需求的精准预判，显著提升推荐时效性与业务适配性。