(19)國家知識產(chǎn)權局(10)申請公布號CN120257840A(71)申請人石家莊鐵路職業(yè)技術學院地址050041河北省石家莊市四水廠路18號(72)發(fā)明人劉暢樸立華許聰聰王雅馨付建宇王夢華梅玉倩王鵬歡甘秀娜張翼于偉彪王愛苗(74)專利代理機構北京律文知識產(chǎn)權代理有限公司16189專利代理師王富強GO6N3/042(2023.01)GO6N3/092(2023.01)(54)發(fā)明名稱法本發(fā)明公開了一種智能交互式企業(yè)管理模擬系統(tǒng)及其方法，包括：構建具有多維特征標簽的多層次狀態(tài)因果圖模型；融合用戶的交互數(shù)據(jù)，構建行為意圖張量，并通過多模態(tài)融合推理算法識別其情境躍遷意圖；由上下文驅動交互優(yōu)化生成算法動態(tài)生成個性化交互策略；依托語義上下文動態(tài)匹配算法構建上下文語義張量，結合當前意圖與歷史信息路徑實現(xiàn)語義壓縮響應，并通過因果關系反推推理器主動生成未來策略預案；建立情境反饋學習與權重更新機制，動態(tài)調整狀態(tài)因果圖、意圖張量與交互策略參數(shù)，實現(xiàn)通過構建具有多維特征標簽的多層次狀態(tài)因果圖模型，形成支持上下文識別的結構化情境通過構建具有多維特征標簽的多層次狀態(tài)因果圖模型，形成支持上下文識別的結構化情境建?；A將多維特征標簽與行為意圖張量聯(lián)合輸入圖神經(jīng)決策網(wǎng)絡，由上下文驅動交互優(yōu)化生成算法動態(tài)生成個性化交互策略依托語義上下文動態(tài)匹配算法構建上下文語義張量，結合當前意圖與歷史信息路徑實現(xiàn)語義壓縮響應，并通過因果關系反推推理器主動生成未來策略預案建立情境反饋學習與權重更新機制，以策略執(zhí)行效果、用戶反饋與行為偏移為輸入，動態(tài)調整狀態(tài)因果圖、意圖張量與交互策略參數(shù)，實現(xiàn)模型的自演化閉環(huán)優(yōu)化步2步驟1:通過構建具有多維特征標簽的多層次狀態(tài)因果圖模型，形成支持上下文識別的結構化情境建?；A；步驟2:在狀態(tài)因果圖建模基礎上，融合用戶的交互數(shù)據(jù)，構建行為意圖張量，并通過多模態(tài)融合推理算法識別其情境躍遷意圖；步驟3:將多維特征標簽與行為意圖張量聯(lián)合輸入圖神經(jīng)決策網(wǎng)絡，由上下文驅動交互優(yōu)化生成算法動態(tài)生成個性化交互策略；步驟4:依托語義上下文動態(tài)匹配算法構建上下文語義張量，結合當前意圖與歷史信息路徑實現(xiàn)語義壓縮響應，并通過因果關系反推推理器主動生成未來策略預案；步驟5:建立情境反饋學習與權重更新機制，以策略執(zhí)行效果、用戶反饋與行為偏移為輸入，動態(tài)調整狀態(tài)因果圖、意圖張量與交互策略參數(shù)，實現(xiàn)模型的自演2.根據(jù)權利要求1所述的一種智能交互式企業(yè)管理模擬方法，其特征在于，所述步驟1預定義宏觀管理狀態(tài)、中觀業(yè)務狀態(tài)和微觀操作狀態(tài)三類情境狀態(tài)節(jié)點，構成層級狀態(tài)體系；通過狀態(tài)映射函數(shù)連接各層級狀態(tài)節(jié)點，基于因果觸發(fā)規(guī)則集合構造映射函數(shù)，實現(xiàn)狀態(tài)之間的因果關聯(lián)；為每個狀態(tài)節(jié)點賦予突發(fā)性權重、可控性系數(shù)和外部依賴度多維特征標簽，形成節(jié)點特征向量；依據(jù)特定的因果觸發(fā)條件和影響強度參數(shù)，利用基于邏輯規(guī)則與歷史數(shù)據(jù)回歸的復合函數(shù)定義狀態(tài)節(jié)點之間的邊權因果關系；定義狀態(tài)轉移記錄矩陣，實時更新各狀態(tài)之間的遷移頻次與路徑強度，作為狀態(tài)因果圖自我演化的依據(jù)；構建狀態(tài)圖熱度函數(shù)，實時生成狀態(tài)圖可視化界面，展示關鍵狀態(tài)集群，輔助系統(tǒng)提前感知上下文突變。3.根據(jù)權利要求2所述的一種智能交互式企業(yè)管理模擬方法，其特征在于，所述步驟2實時采集自然語言輸入流、鼠標與觸控軌跡數(shù)據(jù)、鍵盤輸入與快捷操作、停頓與延時特征模態(tài)行為數(shù)據(jù)，通過特征抽取函數(shù)將其映射至標準向量空間，構建多模態(tài)交互向量拼接圍繞已建立的多層次情境狀態(tài)圖，將用戶行為與特定情境狀態(tài)綁定，形成狀態(tài)-行為時間序列張量，定義三維行為意圖張量，通過滑動窗口機使用基于行為聚焦權重的自適應張量壓縮機制，構造行為聚焦權重函數(shù)，根據(jù)聚焦權重進行張量剪裁，提取出壓縮后的關鍵行為意圖向量序列，作為意圖推理的輸入基礎；基于壓縮后的行為序列，構建意圖躍遷圖譜，定義意圖節(jié)點集合，利用分類器函數(shù)將行為序列映射到意圖節(jié)點，當意圖發(fā)生變化時在圖譜中添加邊，通過檢測意圖節(jié)點跳轉、路徑突變判定用戶進入新的情境模式；將識別出的當前意圖和其所屬路徑反饋至狀態(tài)因果圖中，驅動其動態(tài)標注當前狀態(tài)為高關注-高躍遷風險節(jié)點，并為后續(xù)交互策略生成提供上下文驅動依據(jù)，實時生成行為意圖3判別結果結構體。4.根據(jù)權利要求3所述的一種智能交互式企業(yè)管理模擬方法，其特征在于，所述步驟3包括：將當前激活的狀態(tài)節(jié)點的多維特征標簽與當前行為意圖張量中的核心壓縮表示進行融合，形成統(tǒng)一的上下文表示向量，采用加權非線性組合的方式完成融合；設計圖神經(jīng)決策網(wǎng)絡，以層次狀態(tài)因果圖作為底層圖結構基礎，將上下文語義融合表示向量嵌入圖中作為節(jié)點注入信號，通過GNN更新迭代公式驅動策略生成，輸出層將融合表示映射為交互策略三元組，包括推薦的信息展現(xiàn)方式、信息粒度結構和系統(tǒng)應答節(jié)奏；引入策略執(zhí)行反饋記錄與強化學習更新機制，持續(xù)記錄用戶對每輪交互策略的反應行為，構建策略獎懲函數(shù)指導GDN的參數(shù)更新，通過策略梯度法進行網(wǎng)絡更新，實現(xiàn)策略生成一反饋學習一策略優(yōu)化的閉環(huán)進化。5.根據(jù)權利要求4所述的一種智能交互式企業(yè)管理模擬方法，其特征在于，所述步驟4包括：基于狀態(tài)節(jié)點因果圖結構與融合上下文向量，構造高階張量表示當前語義背景與意圖嵌套關系，通過張量積表達三維交互間的復合嵌套關系，作為后續(xù)語義匹配的語義基底；設計語義壓縮核，用以壓縮用戶輸入請求中與當前上下文不相關的信息成分，并基于語義張量上下文進行結構重構；設計基于語義重構向量與企業(yè)知識庫數(shù)據(jù)的多層語義匹配機制，融合因果圖節(jié)點權重作為優(yōu)先檢索因子，確保信息回應圍繞關鍵狀態(tài)及其潛在演化路徑，最終選取得分高的內容作為首輪信息回應集合，并根據(jù)用戶行為觸發(fā)內容補全機制；基于狀態(tài)因果圖的結構性可逆性，設計反向路徑回溯與前向條件展開推理器，自動反演當前情境下的可能前因與未來演化路徑，生成決策預案建議。6.根據(jù)權利要求5所述的一種智能交互式企業(yè)管理模擬方法，其特征在于，所述步驟5包括：設計融合策略推薦采納情況、用戶主觀反饋以及行為軌跡偏移程度的多源自學習機基于狀態(tài)轉移記錄矩陣，對比策略執(zhí)行后的實際狀態(tài)跳遷路徑與預測路徑，修正狀態(tài)邊的條件轉移概率，實現(xiàn)狀態(tài)因果圖的動態(tài)調整；根據(jù)行為偏移程度，對行為意圖張量的權重矩陣進行梯度下降式修正，確保行為意圖張量更準確地反映用戶行為特征；維護動態(tài)演化的策略成功率矩陣，記錄策略在不同狀態(tài)下的采納與執(zhí)行成功情況；對于連續(xù)失敗的策略，自動進入“策略冷藏池”,并觸發(fā)新的策略組合訓練模塊進行替代生成；將用戶反饋和采納行為作為獎勵信號，接入圖神經(jīng)決策網(wǎng)絡的策略生成層，進行策略生成權重更新，使系統(tǒng)逐步傾向于生成被用戶高頻采納、執(zhí)行效果優(yōu)良的交互策略，完成策略演化閉環(huán)。7.一種智能交互式企業(yè)管理模擬系統(tǒng)，其特征在于，包括：多層次企業(yè)管理模擬場景動態(tài)建模模塊：通過構建具有多維特征標簽的多層次狀態(tài)因果圖模型，形成支持上下文識別的結構化情境建?；A；實時多模態(tài)交互數(shù)據(jù)感知與行為意圖推理模塊：在狀態(tài)因果圖建模基礎上，融合用戶4的交互數(shù)據(jù)，構建行為意圖張量，并通過多模態(tài)融合推理算法識別其情境躍遷意圖；交互策略動態(tài)生成模塊：將多維特征標簽與行為意圖張量聯(lián)合輸入圖神經(jīng)決策網(wǎng)絡，由上下文驅動交互優(yōu)化生成算法動態(tài)生成個性化交互策略；信息響應模塊：依托語義上下文動態(tài)匹配算法構建上下文語義張量，結合當前意圖與歷史信息路徑實現(xiàn)語義壓縮響應，并通過因果關系反推推理器主動生成未來策略預案；模擬反饋與模型自演化模塊：建立情境反饋學習與權重更新機制，以策略執(zhí)行效果、用戶反饋與行為偏移為輸入，動態(tài)調整狀態(tài)因果圖、意圖張量與交互策略參數(shù)，實現(xiàn)模型的自演化閉環(huán)優(yōu)化。5一種智能交互式企業(yè)管理模擬系統(tǒng)及其方法技術領域[0001]本發(fā)明涉及企業(yè)管理技術領域，特別涉及一種智能交互式企業(yè)管理模擬系統(tǒng)及其方法。背景技術[0002]在現(xiàn)代企業(yè)管理教育與決策訓練過程中，模擬系統(tǒng)作為一種有效的輔助工具，正逐漸從靜態(tài)的教學輔助演化為高度交互式、個性化和智能化的仿真平臺。企業(yè)管理模擬不僅涵蓋市場營銷、財務運營、人力資源調配等多維度管理子系統(tǒng)，更要求參與者在復雜情境中做出靈活、具有前瞻性的管理決策。隨著人工智能和數(shù)據(jù)感知技術的發(fā)展，構建智能交互式管理模擬系統(tǒng)，已成為提升企業(yè)管理培訓效率、增強應變能力的關鍵路徑。然而，當前多數(shù)模擬系統(tǒng)仍以規(guī)則驅動、預設腳本為主，缺乏對用戶行為與情境演化的深層理解能力，難以滿足真實企業(yè)運行中高度動態(tài)、突發(fā)性與多變性的交互需求。[0003]尤其在復雜場景下，例如模擬一次突發(fā)性的市場危機、供應鏈斷裂或重大政策變動，用戶的操作行為、信息關注點、語言指令及其決策意圖往往與日常管理情境存在顯著差異，這就要求系統(tǒng)不僅能夠識別行為變化，更要理解行為背后的管理意圖，并基于當前情境動態(tài)調整信息呈現(xiàn)方式與交互策略。但現(xiàn)實中，現(xiàn)有系統(tǒng)普遍依賴靜態(tài)模板和單一交互通道，難以捕捉用戶在多模態(tài)數(shù)據(jù)下的細粒度決策意圖；同時缺乏對當前企業(yè)情境的語義感知能力，導致輸出的信息反饋要么冗余繁雜，要么偏離用戶真實需求，影響決策模擬的真實感與有效性。[0004]因此，如何設計一個能夠實時感知上下文變化、深度推理用戶決策意圖，并據(jù)此動態(tài)生成最優(yōu)交互策略和精準信息反饋的企業(yè)管理模擬系統(tǒng)，是當前亟需解決的核心技術難發(fā)明內容[0005]為了解決以上問題，本發(fā)明提供了一種智能交互式企業(yè)管理模擬系統(tǒng)及其方法。[0006]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所采用的技術方案如下：一方面本發(fā)明公開了一種智能交互式企業(yè)管理模擬方法，包括：步驟1:通過構建具有多維特征標簽的多層次狀態(tài)因果圖模型，形成支持上下文識別的結構化情境建?；A；步驟2:在狀態(tài)因果圖建?；A上，融合用戶的交互數(shù)據(jù)，構建行為意圖張量，并通過多模態(tài)融合推理算法識別其情境躍遷意圖；步驟3:將多維特征標簽與行為意圖張量聯(lián)合輸入圖神經(jīng)決策網(wǎng)絡，由上下文驅動交互優(yōu)化生成算法動態(tài)生成個性化交互策略；步驟4:依托語義上下文動態(tài)匹配算法構建上下文語義張量，結合當前意圖與歷史信息路徑實現(xiàn)語義壓縮響應，并通過因果關系反推推理器主動生成未來策略預案；步驟5:建立情境反饋學習與權重更新機制，以策略執(zhí)行效果、用戶反饋與行為偏6移為輸入，動態(tài)調整狀態(tài)因果圖、意圖張量與交互策略參數(shù)，實現(xiàn)模型的自演化閉環(huán)優(yōu)化。預定義宏觀管理狀態(tài)、中觀業(yè)務狀態(tài)和微觀操作狀態(tài)三類情境狀態(tài)節(jié)點，構成層級狀態(tài)體系；通過狀態(tài)映射函數(shù)連接各層級狀態(tài)節(jié)點，基于因果觸發(fā)規(guī)則集合構造映射函數(shù)，實現(xiàn)狀態(tài)之間的因果關聯(lián)；為每個狀態(tài)節(jié)點賦予突發(fā)性權重、可控性系數(shù)和外部依賴度多維特征標簽，形成節(jié)點特征向量；依據(jù)特定的因果觸發(fā)條件和影響強度參數(shù)，利用基于邏輯規(guī)則與歷史數(shù)據(jù)回歸的復合函數(shù)定義狀態(tài)節(jié)點之間的邊權因果關系；定義狀態(tài)轉移記錄矩陣，實時更新各狀態(tài)之間的遷移頻次與路徑強度，作為狀態(tài)因果圖自我演化的依據(jù)；構建狀態(tài)圖熱度函數(shù)，實時生成狀態(tài)圖可視化界面，展示關鍵狀態(tài)集群，輔助系統(tǒng)提前感知上下文突變。實時采集自然語言輸入流、鼠標與觸控軌跡數(shù)據(jù)、鍵盤輸入與快捷操作、停頓與延時特征模態(tài)行為數(shù)據(jù)，通過特征抽取函數(shù)將其映射至標準向量空間，構建多模態(tài)交互向量拼接體；圍繞已建立的多層次情境狀態(tài)圖，將用戶行為與特定情境狀態(tài)綁定，形成狀態(tài)-行為時間序列張量，定義三維行為意圖張量，通過滑動窗口機制動態(tài)更新，保持最新行為上下使用基于行為聚焦權重的自適應張量壓縮機制，構造行為聚焦權重函數(shù)，根據(jù)聚焦權重進行張量剪裁，提取出壓縮后的關鍵行為意圖向量序列，作為意圖推理的輸入基礎；基于壓縮后的行為序列，構建意圖躍遷圖譜，定義意圖節(jié)點集合，利用分類器函數(shù)將行為序列映射到意圖節(jié)點，當意圖發(fā)生變化時在圖譜中添加邊，通過檢測意圖節(jié)點跳轉、路徑突變判定用戶進入新的情境模式；將識別出的當前意圖和其所屬路徑反饋至狀態(tài)因果圖中，驅動其動態(tài)標注當前狀態(tài)為高關注-高躍遷風險節(jié)點，并為后續(xù)交互策略生成提供上下文驅動依據(jù)，實時生成行為意圖判別結果結構體。將當前激活的狀態(tài)節(jié)點的多維特征標簽與當前行為意圖張量中的核心壓縮表示進行融合，形成統(tǒng)一的上下文表示向量，采用加權非線性組合的方式完成融合；設計圖神經(jīng)決策網(wǎng)絡，以層次狀態(tài)因果圖作為底層圖結構基礎，將上下文語義融合表示向量嵌入圖中作為節(jié)點注入信號，通過GNN更新迭代公式驅動策略生成，輸出層將融合表示映射為交互策略三元組，包括推薦的信息展現(xiàn)方式、信息粒度結構和系統(tǒng)應答節(jié)奏；引入策略執(zhí)行反饋記錄與強化學習更新機制，持續(xù)記錄用戶對每輪交互策略的反應行為，構建策略獎懲函數(shù)指導GDN的參數(shù)更新，通過策略梯度法進行網(wǎng)絡更新，實現(xiàn)策略生成一反饋學習一策略優(yōu)化的閉環(huán)進化。7基于狀態(tài)節(jié)點因果圖結構與融合上下文向量，構造高階張量表示當前語義背景與意圖嵌套關系，通過張量積表達三維交互間的復合嵌套關系，作為后續(xù)語義匹配的語義基設計語義壓縮核，用以壓縮用戶輸入請求中與當前上下文不相關的信息成分，并基于語義張量上下文進行結構重構；設計基于語義重構向量與企業(yè)知識庫數(shù)據(jù)的多層語義匹配機制，融合因果圖節(jié)點權重作為優(yōu)先檢索因子，確保信息回應圍繞關鍵狀態(tài)及其潛在演化路徑，最終選取得分高的內容作為首輪信息回應集合，并根據(jù)用戶行為觸發(fā)內容補全機制；基于狀態(tài)因果圖的結構性可逆性，設計反向路徑回溯與前向條件展開推理器，自動反演當前情境下的可能前因與未來演化路徑，生成決策預案建議。設計融合策略推薦采納情況、用戶主觀反饋以及行為軌跡偏移程度的多源自學習基于狀態(tài)轉移記錄矩陣，對比策略執(zhí)行后的實際狀態(tài)跳遷路徑與預測路徑，修正狀態(tài)邊的條件轉移概率，實現(xiàn)狀態(tài)因果圖的動態(tài)調整；根據(jù)行為偏移程度，對行為意圖張量的權重矩陣進行梯度下降式修正，確保行為意圖張量更準確地反映用戶行為特征；維護動態(tài)演化的策略成功率矩陣，記錄策略在不同狀態(tài)下的采納與執(zhí)行成功情況；對于連續(xù)失敗的策略，自動進入“策略冷藏池”,并觸發(fā)新的將用戶反饋和采納行為作為獎勵信號，接入圖神經(jīng)決策網(wǎng)絡的策略生成層，進行策略生成權重更新，使系統(tǒng)逐步傾向于生成被用戶高頻采納、執(zhí)行效果優(yōu)良的交互策略，完成策略演化閉環(huán)。多層次企業(yè)管理模擬場景動態(tài)建模模塊：通過構建具有多維特征標簽的多層次狀態(tài)因果圖模型，形成支持上下文識別的結構化情境建?；A；實時多模態(tài)交互數(shù)據(jù)感知與行為意圖推理模塊：在狀態(tài)因果圖建?；A上，融合用戶的交互數(shù)據(jù)，構建行為意圖張量，并通過多模態(tài)融合推理算法識別其情境躍遷意圖；交互策略動態(tài)生成模塊：將多維特征標簽與行為意圖張量聯(lián)合輸入圖神經(jīng)決策網(wǎng)絡，由上下文驅動交互優(yōu)化生成算法動態(tài)生成個性化交互策略；信息響應模塊：依托語義上下文動態(tài)匹配算法構建上下文語義張量，結合當前意圖與歷史信息路徑實現(xiàn)語義壓縮響應，并通過因果關系反推推理器主動生成未來策略預模擬反饋與模型自演化模塊：建立情境反饋學習與權重更新機制，以策略執(zhí)行效果、用戶反饋與行為偏移為輸入，動態(tài)調整狀態(tài)因果圖、意圖張量與交互策略參數(shù)，實現(xiàn)模型的自演化閉環(huán)優(yōu)化。本發(fā)明通過設計層次化狀態(tài)因果圖建模算法構建了“宏觀管理狀態(tài)一中觀業(yè)務狀態(tài)一微觀操作狀態(tài)”三層級結構的動態(tài)企業(yè)場景表示體系，并在用戶交互過程中實時更新8狀態(tài)轉移路徑，能夠高保真地反映企業(yè)管理中的情境演化過程，解決了當前模擬系統(tǒng)“情境[0014]通過引入高維模態(tài)融合的交互行為意圖推理算法，系統(tǒng)綜合分析用戶的語言輸入、交互軌跡、停頓時長等模態(tài)數(shù)據(jù)，構建行為意圖張量與意圖躍遷圖譜，有效捕捉用戶行為模式變化背后的深層決策意圖，從而突破傳統(tǒng)系統(tǒng)僅依靠語言文本或單一操作判斷用戶意圖的局限。[0015]基于前兩步所獲得的狀態(tài)節(jié)點特征與意圖張量，本方法利用上下文驅動交互優(yōu)化生成算法，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型融合多維信息，動態(tài)生成最優(yōu)交互方式、信息粒度與應答節(jié)奏，有效應對日常運營與突發(fā)情境下用戶交互需求的顯著差異，解決了當前系統(tǒng)“反饋僵[0016]引入語義上下文動態(tài)匹配算法，通過構建上下文語義張量和語義壓縮核，系統(tǒng)能夠聚焦用戶真實需求，主動壓縮非關鍵信息，并通過因果反推模塊生成未來策略預案，實現(xiàn)[0017]通過構建情境反饋學習與權重更新機制，系統(tǒng)在每輪模擬后持續(xù)學習用戶偏好與反饋結果，通過策略成功率矩陣動態(tài)優(yōu)化狀態(tài)建模、意圖推理與策略生成模塊，從而形成“數(shù)據(jù)-模型-策略”三位一體的進化閉環(huán)，實現(xiàn)模型從遷。核心交互需求，更通過一系列結構化張量建模、因果圖優(yōu)化與神經(jīng)決策機制，有效打破傳統(tǒng)系統(tǒng)響應遲滯、策略生硬的弊病，是一種具備高度上下文適應性、意圖可解釋性和系統(tǒng)自演化能力的全新企業(yè)管理模擬技術路徑。附圖說明[0019]附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，并且構成說明書的一部分，與本發(fā)明的實施例一起用于解釋本發(fā)明，并不構成對本發(fā)明的限制。圖1為本發(fā)明所述方法的流程圖；圖2為本發(fā)明所述系統(tǒng)的原理框圖。具體實施方式[0021]下面這幾個具體的實施例可以相互結合，對于相同或相似的概念或過程可能在某些實施例中不再贅述。下面將結合附圖，對本發(fā)明的實施例進行描述。如圖1所示的，本發(fā)明公開了一種智能交互式企業(yè)管理模擬方法，包括：步驟1:構建多層次企業(yè)管理模擬場景動態(tài)建模系統(tǒng)其目的是構建一個具備動態(tài)狀態(tài)遷移能力的模型，為后續(xù)上下文識別模塊提供結[0023]1.場景狀態(tài)層級定義模塊9通過預定義三類情境狀態(tài)節(jié)點，構成“宏觀管理狀態(tài)一[0032]2.層級狀態(tài)因果圖構建算法(HSCGM:HierarchicalScenarioCausalGraphModeling)實現(xiàn)2.1節(jié)點構建規(guī)則D(s)=[λ1(s),λ?(s),λ?(sP(s|si;在模擬過程中，用戶每一次操作都可能引發(fā)狀態(tài)的變化，構建狀態(tài)圖熱度函數(shù)H(s,t),以反映某個狀態(tài)節(jié)點當前的觸發(fā)頻率、交互活躍度H(s,t)=β1·Ftrigger(s,t)+β2·Finteraction(s,t)R(s,t):該節(jié)點在模擬中的風險評估值(來自后續(xù)模型預測);其目的是實現(xiàn)對用戶在企業(yè)管理模擬系統(tǒng)中不斷變化的交互行為特征進行實時、圍繞前述步驟1中已建立的多層次情境狀態(tài)圖，將用戶行為與特定情境狀態(tài)進行[0053]其中：為避免行為意圖張量過于稀疏或維度爆炸問題，hh基于壓縮后的行為序列，系統(tǒng)構建一個意圖躍遷圖譜([0063]利用分類器函數(shù)ψ,將行為序列映射到意圖節(jié)點：最終將識別出的當前意圖it和其所屬路徑{i?,….t}反饋至步驟1中的狀態(tài)因果圖"current_intent":"市場回撤應對","associated_state_node":"宏觀管理狀態(tài)s_2",}Mt∈{圖表，文字，語音，交互演示}表示推薦的信息展現(xiàn)方式；G?∈{宏觀分子，中觀分析，微觀細節(jié)，因果回溯}表示推薦的信息粒度R∈{逐步推進，一次性總結，用戶主導提問}表示系統(tǒng)應答節(jié)奏。Rt=Y?·ClickThroughRatet+Y?·FollowUpActiFollowUpActionScoret:是否基于系統(tǒng)信息做出有效決策；其目的是基于當前上下文語義狀態(tài)與推理出的行為意現(xiàn)對用戶請求的動態(tài)語義重構與高精度響應，從而提供高度Wi:表示該文檔或指標在當前狀態(tài)因果圖中的節(jié)點激活權重；[0097]最終選取得分前k高的內容作為首輪信息回應集合Rt={r?,r2,……,rk},并在必要時根據(jù)用戶行為觸發(fā)內容補全機制。[0098]4.引入因果關系反推推理器實現(xiàn)未來情境模擬基于步驟1中狀態(tài)因果圖的結構性可逆性，設計一個反向路徑回溯與前向條件展開推理器，在用戶面對高度不確定場景(如市場崩盤)時，自動反演當前情境下的可能前因1.反推前因節(jié)點：從當前激活狀態(tài)節(jié)點Vt向前追溯所有具有高因果權重的父節(jié)點集合P(vt);2.模擬未來狀態(tài)序列：從當前節(jié)點出發(fā)，通過多輪狀態(tài)轉移預測模型ftrans(Vt),生成概率最大路徑序列{vt+1,Vt+2…,Ut+n};3.觸發(fā)預案生成器：將該路徑下的狀態(tài)組合作為條件輸入，調用策略模擬模塊生[0100]形式表達如下：[0101]最終，預案以策略推薦卡片形式主動推送，構成信息響應的一部分，具備高前瞻[0102]本步驟在承接前三步驟的“情境構建一意圖識別一策略生成”的系統(tǒng)邏輯基礎上，提出一套圍繞“語義張量重構一壓縮引導匹配一因果路徑模擬”的信息響應閉環(huán)體系，通過張量級上下文表達、壓縮核控制的語義重定向、結構化圖譜驅動的信息召回與未來預案推[0103]步驟5:構建模擬反饋與模型自演化的閉環(huán)機制其目的是在每一輪企業(yè)管理模擬交互完成之后，系統(tǒng)應基于用戶的行為采納、反饋偏好以及策略執(zhí)行效果，自動調整其核心模型參數(shù)(包括狀態(tài)因果圖結構、行為意圖張量、交互策略生成模塊),從而實現(xiàn)個性化、自適應和漸進式演化的動態(tài)能力增強。[0104]1.構建情境反饋學習與權重更新機制(CFLWU:ContextualFeedbackLearning設計一個融合三類反饋指標的多源自學習機制，核心構件包括：Rt:當前策略推薦集合；Ft:用戶主觀反饋(滿意度評分、停留時長、頻繁返回等);Dt:行為軌跡偏移程度，與前期意圖張量的匹配度差值。系統(tǒng)中原先預測路徑對于步驟2中構建的行為意圖張量Bt,系統(tǒng)需根據(jù)行為偏移程度Dt來修正其張量在系統(tǒng)內部維護一個動態(tài)演化的策略成功率矩陣Msuccess∈Rn×m,其中：行表示不同狀態(tài)上下文Si;Mij←λMij+(1-λ)·SuccessFl[0116]通過強化學習機制，系統(tǒng)逐步傾向于生成被用戶高頻采納、執(zhí)行效果優(yōu)良的交互[0117]本步驟通過“策略采納率建?！獱顟B(tài)因果結構微調一行為張量權重修正一策略淘汰/強化學習”四大機制，構成了一整套能夠基于真實用戶行為反饋進整個智能企業(yè)管理模擬平臺在多輪交互過程中越用越聰明、越推越準。如圖2所示的，本實施