本發(fā)明涉及數(shù)字經(jīng)濟(jì)，尤其涉及一種數(shù)字經(jīng)濟(jì)的數(shù)字治理化分析方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，數(shù)字治理化已經(jīng)成為企業(yè)、政府經(jīng)濟(jì)治理重要方式之一。數(shù)字治理化通過應(yīng)用區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、智能合約和數(shù)字身份認(rèn)證等技術(shù)，解決了數(shù)據(jù)管理和安全、交易公正性、身份認(rèn)證和隱私保護(hù)、跨境數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)、以及政府治理效率等問題，推動了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的健康和可持續(xù)發(fā)展，對于企業(yè)、個人以及整個社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有較大的效益。然而，傳統(tǒng)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)的數(shù)字治理化對于數(shù)據(jù)采集和整合過程中存在數(shù)據(jù)相互管理和標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的問題，以及用戶反饋機(jī)制滯后導(dǎo)致治理策略與用戶需求脫節(jié)，并且缺乏智能化和自動化支持導(dǎo)致治理過程效率低、響應(yīng)慢，用戶滿意度較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，本發(fā)明提供一種數(shù)字經(jīng)濟(jì)的數(shù)字治理化分析方法及系統(tǒng)，以解決至少一個上述技術(shù)問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，一種數(shù)字經(jīng)濟(jì)的數(shù)字治理化分析方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：獲取多源數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺接口協(xié)議；基于多源數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺接口協(xié)議進(jìn)行集成數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)采集處理，生成集成數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：對集成數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分類，得到分類數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征數(shù)據(jù)；根據(jù)分類數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行治理化決策設(shè)計，生成各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化決策；基于各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化決策執(zhí)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)；

5、步驟s3：基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)進(jìn)行數(shù)字治理化用戶反饋數(shù)據(jù)采集，生成數(shù)字治理化用戶反饋數(shù)據(jù)；根據(jù)數(shù)字治理化用戶反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶反饋情緒正負(fù)向分類分析處理，生成用戶反饋情緒正負(fù)向分類數(shù)據(jù)；

6、步驟s4：對數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作監(jiān)測，生成數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作數(shù)據(jù)；通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作數(shù)據(jù)與用戶反饋情緒正負(fù)向分類數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶情緒估值分析，生成數(shù)字治理用戶情緒評分指標(biāo)；基于數(shù)字治理用戶情緒評分指標(biāo)進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作與數(shù)字治理用戶情緒評分的決策數(shù)學(xué)模型建立，以生成數(shù)字治理用戶情緒評分模型；對數(shù)字治理用戶情緒評分模型進(jìn)行模型迭代更新，得到迭代數(shù)字治理用戶情緒評分模型；

7、步驟s5：通過迭代數(shù)字治理用戶情緒評分模型對數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)進(jìn)行實(shí)時數(shù)字治理用戶情緒評分監(jiān)測評估處理，生成實(shí)時數(shù)字治理用戶情緒評分監(jiān)測數(shù)據(jù)；根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)與實(shí)時數(shù)字治理用戶情緒評分監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時數(shù)字治理化作業(yè)用戶情緒變化圖繪制，生成實(shí)時數(shù)字治理化作業(yè)用戶情緒變化圖；將實(shí)時數(shù)字治理化作業(yè)用戶情緒變化圖反饋至終端執(zhí)行數(shù)字治理用戶滿意度反饋?zhàn)鳂I(yè)。

8、本發(fā)明通過多源數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺接口協(xié)議實(shí)現(xiàn)多源數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺數(shù)據(jù)的有效整合和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，并對多個源頭的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成處理，生成的集成數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)具備更高的準(zhǔn)確性和一致性，為后續(xù)數(shù)字治理的決策分析和政策制定提供穩(wěn)定處理的數(shù)據(jù)源，提高數(shù)據(jù)利用的效率與價值的同時，采集到的數(shù)據(jù)也能夠更加全面地反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)活動的全貌。對集成數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分類，在進(jìn)行治理化決策設(shè)計時分類數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)行為的針對性決策設(shè)計，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的精細(xì)化管理，并提升治理決策科學(xué)性和準(zhǔn)確性。通過各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化決策執(zhí)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的健康和可持續(xù)發(fā)展，提高治理效率和效果；通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)過程中進(jìn)行數(shù)字治理化用戶反饋數(shù)據(jù)采集，全面地獲取用戶反饋信息。通過對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶反饋情緒正負(fù)向分類分析處理，有利于識別治理過程中用戶的滿意度和需求，提升治理過程中用戶體驗(yàn)。對數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作監(jiān)測，實(shí)時監(jiān)測和分析操作數(shù)據(jù)與用戶情緒實(shí)現(xiàn)全面、動態(tài)地掌握用戶情緒變化?；跀?shù)字治理用戶情緒評分指標(biāo)建立數(shù)字治理用戶情緒評分模型并進(jìn)行模型迭代更新，有利于提高情緒評分的準(zhǔn)確性和可靠性，并且基于預(yù)估的情緒評分能夠更好地響應(yīng)用戶需求，使數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理效果更加清晰透明化。通過迭代數(shù)字治理用戶情緒評分模型對數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)進(jìn)行實(shí)時數(shù)字治理用戶情緒評分監(jiān)測評估處理，生成實(shí)時數(shù)字治理用戶情緒評分監(jiān)測數(shù)據(jù)，有利于更迅速識別數(shù)字治理過程中用戶情緒波動與數(shù)字治理過程中的潛在問題。進(jìn)行實(shí)時數(shù)字治理化作業(yè)用戶情緒變化圖繪制，提供了用戶情緒數(shù)據(jù)的動態(tài)展示，有利于清晰地查看治理過程中用戶情緒波動，便于及時調(diào)整和優(yōu)化數(shù)字治理策略。將數(shù)字治理化作業(yè)用戶情緒變化圖反饋至終端的用戶滿意度作業(yè)有利于更快地響應(yīng)用戶需求，提高治理過程中服務(wù)質(zhì)量和用戶滿意度，增強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理的靈活性和有效性。

9、優(yōu)選地，步驟s1包括以下步驟：

10、步驟s11：獲取多源數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺接口協(xié)議；

11、步驟s12：對多源數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺接口協(xié)議進(jìn)行接口協(xié)議解析處理，生成多源數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺接口協(xié)議解析數(shù)據(jù)；

12、步驟s13：基于多源數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺接口協(xié)議解析數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)采集接口；

13、步驟s14：根據(jù)多源數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺接口協(xié)議解析數(shù)據(jù)進(jìn)行多源接口特征分析，生成多源接口特征數(shù)據(jù)；

14、步驟s15：通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)采集接口進(jìn)行初步數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)采集，得到初步數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)；

15、步驟s16：對初步數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，生成清洗數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)；

16、步驟s17：根據(jù)多源接口特征數(shù)據(jù)對清洗數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多源數(shù)字經(jīng)濟(jì)標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換，生成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)；

17、步驟s18：對標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)集成處理，生成集成數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。

18、本發(fā)明通過獲取和解析多源數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺接口協(xié)議，準(zhǔn)確構(gòu)建數(shù)據(jù)采集接口實(shí)現(xiàn)初步數(shù)據(jù)采集。通過對初步數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，有利于減少數(shù)據(jù)中的噪點(diǎn)和無用數(shù)據(jù)。通過多源接口特征數(shù)據(jù)對清洗數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換，并進(jìn)行數(shù)據(jù)集成處理，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用提供了堅實(shí)基礎(chǔ)，極大地提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)處理效果和效率。

19、優(yōu)選地，步驟s2包括以下步驟：

20、步驟s21：對集成數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征提取，生成數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征數(shù)據(jù)；

21、步驟s22：根據(jù)預(yù)設(shè)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)分類規(guī)則對數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，生成分類數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征數(shù)據(jù)；

22、步驟s23：根據(jù)分類數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行治理化決策設(shè)計，生成各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化決策；

23、步驟s24：基于各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化決策執(zhí)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)。

24、本發(fā)明通過對集成的數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、分類和治理化決策，進(jìn)一步提升了數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理的精準(zhǔn)性和科學(xué)性。特征提取步驟使得數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特性得以顯現(xiàn)和量化，分類步驟依據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則對特征數(shù)據(jù)進(jìn)行合理分組，確保了數(shù)據(jù)的有序性和針對性。基于分類后的數(shù)據(jù)，制定相應(yīng)的治理化決策，使得每一類數(shù)據(jù)都能得到最佳的處理方案。通過執(zhí)行這些治理化作業(yè)，實(shí)現(xiàn)了對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高效治理和優(yōu)化，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支持和保障。

25、優(yōu)選地，步驟s23包括以下步驟：

26、步驟s231：對分類數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)聚類特征分析，生成各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)聚類特征數(shù)據(jù)；

27、步驟s232：對各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)聚類特征數(shù)據(jù)進(jìn)行依賴分析，生成各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)依賴特征數(shù)據(jù)；

28、步驟s233：對各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)依賴特征數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，生成各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)性特征數(shù)據(jù)；

29、步驟s234：根據(jù)各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)性特征數(shù)據(jù)進(jìn)行各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)初步治理化決策分析，生成各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)初步治理化決策數(shù)據(jù)；

30、步驟s235：將各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)初步治理化決策數(shù)據(jù)作為數(shù)字治理目標(biāo)函數(shù)，以及將分類數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征數(shù)據(jù)作為數(shù)字治理需求函數(shù)，基于數(shù)字治理目標(biāo)函數(shù)以及數(shù)字治理需求函數(shù)構(gòu)建非線性各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化決策模型；

31、步驟s236：基于內(nèi)點(diǎn)法對非線性各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化決策模型進(jìn)行迭代優(yōu)化，得到各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化決策優(yōu)化模型；

32、步驟s237：通過各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化決策優(yōu)化模型進(jìn)行各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化決策數(shù)據(jù)分析，生成各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化決策。

33、本發(fā)明通過系統(tǒng)化的特征分析和優(yōu)化決策模型，顯著提升了數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理的精度和效率。通過對分類數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征數(shù)據(jù)的聚類特征、依賴特征和相關(guān)性特征進(jìn)行詳細(xì)分析，深入挖掘數(shù)據(jù)間的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律?；谶@些分析結(jié)果進(jìn)行初步治理化決策，為后續(xù)的決策提供了科學(xué)依據(jù)。通過構(gòu)建非線性的數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化決策模型，并利用內(nèi)點(diǎn)法進(jìn)行迭代優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了對治理決策的精準(zhǔn)優(yōu)化。通過優(yōu)化模型進(jìn)行決策數(shù)據(jù)分析，生成的治理化決策更加科學(xué)合理，確保了數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理的有效性和可持續(xù)性，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的數(shù)字治理化提供了堅實(shí)的決策支持和優(yōu)化方案。

34、優(yōu)選地，步驟s3包括以下步驟：

35、步驟s31：基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)進(jìn)行數(shù)字治理化用戶反饋數(shù)據(jù)采集，生成數(shù)字治理化用戶反饋數(shù)據(jù)；

36、步驟s32：利用nlp技術(shù)對數(shù)字治理化用戶反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行文本特征提取，生成數(shù)字治理用戶反饋特征數(shù)據(jù)；

37、步驟s33：對數(shù)字治理用戶反饋特征數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶反饋情緒正負(fù)向分類處理，得到用戶反饋情緒正負(fù)向分類數(shù)據(jù)。

38、本發(fā)明通過用戶反饋數(shù)據(jù)的采集和情緒分析，提升了數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理的用戶滿意度和響應(yīng)能力。通過對數(shù)字治理化作業(yè)的用戶反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，獲得了真實(shí)的用戶體驗(yàn)和反饋意見。利用nlp技術(shù)對反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行文本特征提取，有效地提煉出關(guān)鍵信息。對反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行正負(fù)向情緒分類處理，明確用戶情緒的傾向性，不僅能夠及時發(fā)現(xiàn)和解決用戶反饋中的問題，還能持續(xù)優(yōu)化數(shù)字治理化決策，增強(qiáng)用戶參與感和信任度，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展提供了有力的支持。

39、優(yōu)選地，步驟s33包括以下步驟：

40、步驟s331：利用預(yù)設(shè)的文本情緒識別模型對數(shù)字治理用戶反饋特征數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶反饋情緒分析，生成數(shù)字治理用戶反饋情緒數(shù)據(jù)；

41、步驟s332：對數(shù)字治理用戶反饋情緒數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶情緒特征畫像設(shè)計，生成數(shù)字治理用戶情緒特征畫像；

42、步驟s333：基于數(shù)字治理用戶情緒特征畫像設(shè)計用戶情緒特征提取規(guī)則與用戶正負(fù)向情緒分類規(guī)則；

43、步驟s334：根據(jù)用戶情緒特征提取規(guī)則與數(shù)字治理用戶反饋特征數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)字治理用戶情緒特征全文索引；

44、步驟s335：根據(jù)數(shù)字治理用戶情緒特征全文索引對數(shù)字治理用戶反饋情緒數(shù)據(jù)進(jìn)行情緒特征數(shù)據(jù)檢索，得到數(shù)字治理用戶情緒特征數(shù)據(jù)；

45、步驟s336：基于etl技術(shù)對數(shù)字治理用戶情緒特征數(shù)據(jù)進(jìn)行有效數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，得到有效數(shù)字治理用戶情緒特征數(shù)據(jù)；

46、步驟s337：根據(jù)用戶正負(fù)向情緒分類規(guī)則對有效數(shù)字治理用戶情緒特征數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶反饋情緒正負(fù)向分類處理，生成用戶反饋情緒正負(fù)向分類數(shù)據(jù)。

47、本發(fā)明通過系統(tǒng)化和精細(xì)化的情緒分析處理，提升了數(shù)字治理用戶反饋的有效性和準(zhǔn)確性；利用文本情緒識別模型對用戶反饋進(jìn)行情緒分析，生成詳盡的情緒數(shù)據(jù)。通過設(shè)計用戶情緒特征畫像，構(gòu)建用戶情緒特征提取規(guī)則和分類規(guī)則，使情緒分析更具針對性和精確性?；谇榫w特征全文索引進(jìn)行情緒數(shù)據(jù)檢索，確保情緒特征數(shù)據(jù)提取的全面性和準(zhǔn)確性。通過etl技術(shù)對情緒特征數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，提高數(shù)據(jù)的有效性和高質(zhì)量。根據(jù)正負(fù)向分類規(guī)則對有效情緒特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，生成準(zhǔn)確的用戶反饋情緒正負(fù)向分類數(shù)據(jù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)便于后于進(jìn)行用戶情緒分析。

48、優(yōu)選地，步驟s4包括以下步驟：

49、步驟s41：對數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作監(jiān)測，生成數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作數(shù)據(jù)；

50、步驟s42：對數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作數(shù)據(jù)進(jìn)行時序標(biāo)記，得到數(shù)字治理操作時序標(biāo)記數(shù)據(jù)；

51、步驟s43：根據(jù)數(shù)字治理操作時序標(biāo)記數(shù)據(jù)對用戶反饋情緒正負(fù)向分類數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字治理階段的時序數(shù)據(jù)劃分，得到數(shù)字治理用戶情緒時序劃分?jǐn)?shù)據(jù)；

52、步驟s44：根據(jù)數(shù)字治理用戶情緒時序劃分?jǐn)?shù)據(jù)與相應(yīng)時序的數(shù)字治理操作時序標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶情緒評分分析，生成數(shù)字治理用戶情緒評分指標(biāo)；

53、步驟s45：基于數(shù)字治理用戶情緒評分指標(biāo)建立數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作數(shù)據(jù)與數(shù)字治理用戶情緒評分?jǐn)?shù)據(jù)的決策映射節(jié)點(diǎn)，并通過決策樹算法對決策映射節(jié)點(diǎn)進(jìn)行決策節(jié)點(diǎn)集成，以生成數(shù)字治理用戶情緒評分模型；

54、步驟s46：對數(shù)字治理用戶情緒評分模型進(jìn)行模型迭代更新，得到迭代數(shù)字治理用戶情緒評分模型。

55、本發(fā)明通過詳細(xì)的監(jiān)測和分析，實(shí)現(xiàn)了對數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作和用戶情緒反應(yīng)的高效管理和優(yōu)化。監(jiān)測數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)獲取詳細(xì)的治理操作數(shù)據(jù)，并進(jìn)行時序標(biāo)記確保數(shù)據(jù)的時效性和準(zhǔn)確性。利用時序標(biāo)記數(shù)據(jù)對用戶反饋情緒進(jìn)行數(shù)字治理階段的時序數(shù)據(jù)劃分，精確捕捉數(shù)字治理不同時間段內(nèi)的情緒變化。通過時序劃分?jǐn)?shù)據(jù)和相應(yīng)的治理操作數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶情緒評分分析，生成可靠的用戶情緒評分指標(biāo)。基于這些指標(biāo)建立數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作數(shù)據(jù)與用戶情緒評分?jǐn)?shù)據(jù)的決策映射節(jié)點(diǎn)，并通過決策樹算法進(jìn)行決策節(jié)點(diǎn)集成，形成用戶情緒評分模型。通過模型的迭代更新，不斷優(yōu)化和提升模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。該步驟不僅提高了數(shù)字治理的精準(zhǔn)度和響應(yīng)能力，還增強(qiáng)了用戶體驗(yàn)和滿意度。

56、優(yōu)選地，步驟s45所述的基于數(shù)字治理用戶情緒評分指標(biāo)建立數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作數(shù)據(jù)與數(shù)字治理用戶情緒評分?jǐn)?shù)據(jù)的決策映射節(jié)點(diǎn)包括以下步驟：

57、步驟s451：對數(shù)字治理用戶情緒評分指標(biāo)進(jìn)行編碼處理，生成數(shù)字治理用戶情緒評分指標(biāo)編碼數(shù)據(jù)；

58、步驟s452：根據(jù)數(shù)字治理用戶情緒評分指標(biāo)編碼數(shù)據(jù)進(jìn)行評分指標(biāo)信息熵計算，生成評分指標(biāo)信息熵數(shù)據(jù)；

59、步驟s453：根據(jù)評分指標(biāo)信息熵數(shù)據(jù)對數(shù)字治理用戶情緒評分指標(biāo)編碼數(shù)據(jù)進(jìn)行信息增益賦權(quán)處理，以得到賦權(quán)評分指標(biāo)編碼數(shù)據(jù)，并根據(jù)賦權(quán)評分指標(biāo)編碼數(shù)據(jù)建立數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作數(shù)據(jù)與數(shù)字治理用戶情緒評分?jǐn)?shù)據(jù)的決策映射節(jié)點(diǎn)。

60、本發(fā)明通過編碼處理，將數(shù)字治理用戶情緒評分指標(biāo)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的編碼格式，有助于簡化數(shù)據(jù)處理和分析過程，確保評分指標(biāo)的一致性和可比性。計算評分指標(biāo)的信息熵有助于評估指標(biāo)數(shù)據(jù)的不確定性和信息量，提供了對評分指標(biāo)數(shù)據(jù)質(zhì)量和重要性的量化分析，從而幫助確定哪些指標(biāo)在決策過程中更為關(guān)鍵。通過信息增益賦權(quán)處理，加權(quán)各個評分指標(biāo)的編碼數(shù)據(jù)，更準(zhǔn)確地反映各指標(biāo)對數(shù)字治理用戶情緒評分的貢獻(xiàn)程度。這有助于建立更精確和可信的數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作數(shù)據(jù)與用戶情緒評分?jǐn)?shù)據(jù)的決策映射節(jié)點(diǎn)，支持更有效的決策制定和執(zhí)行過程。

61、優(yōu)選地，步驟s5包括以下步驟：

62、步驟s51：通過迭代數(shù)字治理用戶情緒評分模型建立數(shù)字治理用戶情緒評分監(jiān)測引擎；通過數(shù)字治理用戶情緒評分監(jiān)測引擎對數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)進(jìn)行數(shù)字治理用戶情緒評分實(shí)時監(jiān)測處理，生成實(shí)時數(shù)字治理用戶情緒評分監(jiān)測數(shù)據(jù)；

63、步驟s52：根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)與實(shí)時數(shù)字治理用戶情緒評分監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時數(shù)字治理化作業(yè)用戶情緒變化圖繪制，生成實(shí)時數(shù)字治理化作業(yè)用戶情緒變化圖；

64、步驟s53：將實(shí)時數(shù)字治理化作業(yè)用戶情緒變化圖反饋至終端執(zhí)行數(shù)字治理用戶滿意度反饋?zhàn)鳂I(yè)。

65、本發(fā)明通過建立和應(yīng)用用戶情緒評分監(jiān)測引擎，實(shí)現(xiàn)了對數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)過程中用戶情緒的實(shí)時監(jiān)測和反饋?；诘鷥?yōu)化的用戶情緒評分模型建立了高效的用戶情緒評分監(jiān)測引擎，實(shí)現(xiàn)對用戶情緒評分的實(shí)時監(jiān)測和處理?；趯?shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)繪制用戶情緒變化圖，直觀展示用戶情緒的動態(tài)變化。將實(shí)時用戶情緒變化圖反饋至終端，執(zhí)行用戶滿意度反饋?zhàn)鳂I(yè)，確保及時響應(yīng)和調(diào)整治理策略。整體流程提高了數(shù)字治理的透明度和響應(yīng)速度，增強(qiáng)了用戶體驗(yàn)和滿意度。

66、本發(fā)明提供一種數(shù)字經(jīng)濟(jì)的數(shù)字治理化系統(tǒng)，用于執(zhí)行如上述所述的數(shù)字經(jīng)濟(jì)的數(shù)字治理化分析方法，該數(shù)字經(jīng)濟(jì)的數(shù)字治理化系統(tǒng)包括：

67、數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取多源數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺接口協(xié)議；基于多源數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺接口協(xié)議進(jìn)行集成數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)采集處理，生成集成數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)；

68、數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理模塊，用于對集成數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分類，得到分類數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征數(shù)據(jù)；根據(jù)分類數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行治理化決策設(shè)計，生成各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化決策；基于各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化決策執(zhí)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)；

69、數(shù)字治理用戶反饋分析模塊，用于基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)進(jìn)行數(shù)字治理化用戶反饋數(shù)據(jù)采集，生成數(shù)字治理化用戶反饋數(shù)據(jù)；根據(jù)數(shù)字治理化用戶反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶反饋情緒正負(fù)向分類分析處理，生成用戶反饋情緒正負(fù)向分類數(shù)據(jù)；

70、用戶反饋情緒分析模塊，用于對數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作監(jiān)測，生成數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作數(shù)據(jù)；通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作數(shù)據(jù)與用戶反饋情緒正負(fù)向分類數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶情緒估值分析，生成數(shù)字治理用戶情緒評分指標(biāo)；基于數(shù)字治理用戶情緒評分指標(biāo)進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理操作與數(shù)字治理用戶情緒評分的決策數(shù)學(xué)模型建立，以生成數(shù)字治理用戶情緒評分模型；對數(shù)字治理用戶情緒評分模型進(jìn)行模型迭代更新，得到迭代數(shù)字治理用戶情緒評分模型；

71、數(shù)字治理用戶滿意度反饋?zhàn)鳂I(yè)，用于通過迭代數(shù)字治理用戶情緒評分模型對數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)進(jìn)行實(shí)時數(shù)字治理用戶情緒評分監(jiān)測評估處理，生成實(shí)時數(shù)字治理用戶情緒評分監(jiān)測數(shù)據(jù)；根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理化作業(yè)與實(shí)時數(shù)字治理用戶情緒評分監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時數(shù)字治理化作業(yè)用戶情緒變化圖繪制，生成實(shí)時數(shù)字治理化作業(yè)用戶情緒變化圖；將實(shí)時數(shù)字治理化作業(yè)用戶情緒變化圖反饋至終端執(zhí)行數(shù)字治理用戶滿意度反饋?zhàn)鳂I(yè)。

72、本技術(shù)有益效果在于，本發(fā)明的一種數(shù)字經(jīng)濟(jì)的數(shù)字治理化分析方法通過獲取和解析多源數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺接口協(xié)議，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化及集成處理，提高數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性，更有利于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。通過實(shí)時采集和分析用戶反饋數(shù)據(jù)，進(jìn)行情緒分類處理，使治理策略能夠及時調(diào)整，響應(yīng)用戶需求。通過特征分類和決策設(shè)計、情緒估值分析、迭代優(yōu)化情緒評分模型，以及實(shí)時監(jiān)測和繪制用戶情緒變化圖，提升治理過程的智能化、自動化和響應(yīng)速度，大幅提高治理效率和用戶滿意度。