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申请/专利权人：无锡工艺职业技术学院

摘要：本发明公开了一种面向逃废债企业的数据更新及校验方法，用于企业逃废债分析的算法模型所需要的企业新增数据，识别企业新增数据中的错误数据，本发明将企业新增数据划分为常量数据、数值变量和文本变量三种数据，并分别采用不同的校验方法。其中，针对数值变量，本文通过已有存量数据进行训练，获得多层次阈值边界，然后进行最大最小值的对比判定，进而验证数值变量的正确性。针对文本变量，本文基于TF‑IDF方法原理，提出生僻度，利用生僻度进行量化判定，从而完成文本变量的准确性验证。采用本发明的设计方案，能够有效的识别其中的错误数据，并且具有较高的识别率，能够实际应用于逃废债企业数据校验流程中。

主权项：1.一种面向逃废债企业的数据更新及校验方法，基于数据库中已经存在了大量的企业逃废债分析判断的数据，这些数据来自于主要包括内部的业务数据以及外部互联网采集的数据，分别是工商信息、动产抵押、股权出质、裁判文书、被执行信息、法院公告、失信人信息、开庭公告、司法拍卖、异常信息共计10个维度，这些数据已经进行了人工校验，属于正确数据，该数据库作为存量数据库，其特征在于：在计算机中，通过以下步骤实现：1在计算机中新建新增企业数据队列A，和已经验证完成的正确的新增企业数据队列B；2在计算机中的新增企业数据队列A中导入所需校验的新增企业数据；3基于新增企业数据，在计算机中形成包含逃废债企业初始数据的校验表，通过获取上位信息的一级维度名称、获取下位信息的二级维度名称、获取的下位信息的二级维度名称对应的数据类型以及获取的下位信息的二级维度名称对应的数据类型的校验方法构成，表格如下： 4对应于表格中获取的下位信息的二级维度名称对应的数据类型的校验方法，先获取需要进行常量校验的获取下位信息的二级维度名称对应的数据，并进行校验；5对应于表格中获取的下位信息的二级维度名称对应的数据类型的校验方法，根据数值校验进行基于多层阈值的数值变量校验以及文本校验进行基于生僻度的文本变量校验的方式，分别获取下位信息的二级维度名称对应的数据进行获取并分析；6将通过校验的数据以表格的形式排列在已经验证完成的正确的新增企业数据队列B的最前端，当数据队列B的队列长度大于N时，10≤N≤1000，将当数据队列B最前端的数据以表格的形式并添加日期角标后存储到存量数据库中。

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百度查询： 无锡工艺职业技术学院 一种面向逃废债企业的数据更新及校验方法