CN112990281B 异常投标识别模型训练方法、异常投标识别方法及装置 （中国工商银行股份有限公司）

本公开提供了一种异常投标识别模型训练联信息集合；对投标主体关联信息集合进行扩投标特征集合中候选异常投标特征与异常投标2对投标主体关联信息和与所述投标主体关联信息相匹配的扩展信息基于所述候选异常投标特征集合中候选异常投标特征与异常投标基于候选异常投标特征与异常投标之间的协方差和标准差的商确定候选异常投标特将满足相关性要求的候选异常投标特征作为所述将与所述异常投标特征对应的特征向量输入所述异常投标识别模型通过批量调度程序调用脚本或者查询语句从具有历史投标数据的数据集合中获取历通过调用应用接口的方式调用具有不同模型结构的至少两个模型分别进行模型训练；从具有不同模型结构的至少两个模型中选取测试准确度最高的模型作为异常投标识7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，在3利用如权利要求1~8任一项所述的方法训练的异常投标识别模型处理所述输入投标数异常投标识别模块，用于利用如权利要求1~8任一项所述的方法训练的异常投标识别根据权利要求1~8任一项所述的训练异常投标识别模型训练的方法，或者实现根据权利要4标进行识别。[0008]本公开的另一方面提供了一种电子设备，包括一个或多[0009]本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存指令在被执行时用于实现如上的训练异常投标识别模型训练的方法和/或异常投标识别方[0010]本公开的另一方面提供了一种计算机程序，计算机程序指令在被执行时用于实现如上的训练异常投标识别模型训练的方法和/或异常投标识别方5[0014]图1示意性示出了根据本公开实施例的异常投标识别模型训练方法、异常投标识[0015]图2示意性示出了根据本公开实施例的可以应用异常投标识别方法、异常投标识[0017]图4示意性示出了根据本公开实施例的对投标主体关联信息集合进行扩展的示意6[0029]为了便于理解本公开实施例的技术方案，首先对招标和投标过程进行示例性说器学习算法输出的结果对发现与预警供应商围标串标行为有着[0036]图1示意性示出了根据本公开实施例的异常投标识别模型训练方法、异常投标识7[0039]图2示意性示出了根据本公开实施例的可以应用异常投标识别方法、异常投标识8[0057]图4示意性示出了根据本公开实施例的对投标主体关联信息集合进行扩展的示意[0058]如图4所示，可以基于工商注册信息集合的信息对投标主体关联信息集合进行扩9[0064]例如，特征与目标之间的相关性：可以通过皮尔逊积矩相关系数（Pearson义为两个变量之间的皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的协用0表示重复传真的公司（有则可以用1表示，无则可以用0表示注册地址相似度通过调用应用接口的方式调用具有不同模型结构的至少两个模型分别进行模型训练，然用于训练异常投标识别模型，然后将测试集输入经训练的模型（即作为新的、未见过的数[0105]异常投标识别模型在进行识别过程中使用的异常投标特征和进行模型训练过程[0110]异常投标识别模块920用于利用如上的方法训练的异常投标识别模型处理输入投或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实投标识别模块920中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程储在只读存储器（ROM）1102中的程序或者从存储部分1108加载到随机访问存储器（RAM）根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是存储在一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方例中，该计算机程序可以通过通信部分1109从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM1102和/或RAM1103和/或ROM1102和RAM1103以外的一个或多个存储器。[0129]在该计算机程序被处理器1101执行时，执行本公开实施例的系统/装置中限定的的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如[0132]本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可