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申请/专利权人：昆明理工大学

摘要：本发明涉及PPP项目可融资性评价、大数据、人工智能领域，具体是一种基于大数据和机器学习的人工智能PPP项目可融资性评估系统。包括有大数据采集子系统、大数据分析与处理子系统、PPP可融资性评价指标体系构建子系统、PPP可融资性评价模型构建子系统和可融资性评价大数据模拟和仿真子系统。所述大数据采集子系统是文本挖掘、语义分析数据规范化器，用于从互联网、研究报告、微信公众号等采集PPP相关数据。本发明提供一种可动态评估PPP可融资性，有效提高PPP可融资性评估效率和准确性，为社会资本和金融机构参与PPP项目、促进公私合作高质量发展提供决策支撑。

主权项：1.一种基于大数据和机器学习的人工智能PPP项目可融资性评价系统，其特征在于，包括有：大数据采集子系统、大数据分析与处理子系统、PPP可融资性评价指标体系构建子系统、PPP可融资性评价模型构建子系统和PPP可融资性评价大数据模拟和仿真子系统；所述大数据采集子系统是文本挖掘、语义分析数据规范化器；采用网络爬虫技术爬取政策、经济、金融、财政、市场宏观信息，以及PPP融资方案、实施方案、研究报告项目内部微观信息；所述大数据分析与处理子系统集成随机森林、神经网络、支持向量机，面向决策主体、可融资性主题，采用相关分析、聚类分析以及特征分析进行大数据特征选择、数据分类和降维；所述PPP可融资性评价指标体系构建子系统是PPP可融资性动态评价指标构建器，通过挖掘项目内外部大数据信息与可融资性评价关联的事件和主题，采用关联分析、聚类分析大数据技术消除指标间的相关性及共线性，构建PPP可融资性动态评价指标体系；所述PPP可融资性评价指标体系构建子系统是指标构建器，运用评价主题、评价维度界定、评价指标相关关系分析、评价指标因果关系检验、指标聚类分析、指标关联分析、指标相似度分析、指标节点重要性分析八种方法构建指标；通过互联网及PPP微信公众号特定数据源爬取PPP相关文本，形成分析样本XML文件，利用中文分词和关键词提取算法识别样本关键词，通过模块化聚类提取关键词特征，再降维后分类组词识别影响因素，经语义分析、反向检索算法方法对进一步对影响因素进行分析，识别和验证出全集指标；随后通过凝聚子群分析和核心—边缘结构分析对指标网络进行分析，结合相关系数计算结果挖掘指标间相关关系得出最终指标和核心指标；最后经模块聚类和特征向量中心度计算确定指标类别和权重建立PPP可融资性动态评价指标体系；是所述PPP可融资性评价模型构建子系统提供指标体系，是其关键辅助模块；所述PPP可融资性评价模型构建子系统从可融资性评价属性及特征分析、可融资性评价大数据标签分析、可融资性评价变量分析、可融资性业务评价建模、360项目画像构建五个方面构建信息基础设施PPP可融资性评价模型；根据行业属性划分原始数据集，对新样本集中类别较少的样本进行过采样处理，以保证单个行业分训练集正负样本集平衡，从而实现每个分训练集可有效描述其所属行业特征且保证行业内正负样本的平衡;然后利用LightGBM算法作为基分类器模型，直接将类别型字段作为输入变量，并借鉴直方图切分策略，利用LightGBM算法优化类别型字段的切割方式;最后采用LightGBM作为基分类器基础算法，根据项目行业属性划分PPP样本集，将划分后的分训练集输入各基分类器进行训练，训练结果通过Blending算法进行融合，为各基学习器赋予权重;它位于所述PPP可融资性评价指标体系构建子系统是指标构建器的上一层；所述PPP可融资性评价模型构建子系统是PPP可融资性评价模型库，从PPP可融资性内涵和特性分析入手，进行PPP可融资性评价业务建模，构建PPP可融资性评价基础模型，PPP可融资性评价模型构建子系统的辅助模块包括PPP可融资性影响因素分析子系统；所述PPP可融资性影响因素分析子系统基于QCA方法，从时间维、逻辑维、知识维、融资结构、融资功能和运行机制六个维度分析PPP可融资性影响因素；所述PPP可融资性评价大数据模拟和仿真子系统是模型仿真和评价器，在PPP可融资性评价基础模型基础上，应用机器学习算法，集成模型驱动与数据驱动两大范式，建立具备深度学习能力、稳定性好、面向不同决策主题的人工智能评价模型，为政府部门、社会资本、金融机构提供PPP可融资性评价大数据展现。

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