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申请/专利权人：北京数字政通科技股份有限公司

摘要：本申请提供一种基于NLP算法的大数据研判预警方法及平台，该方法包括如下步骤：获取工单数据；基于NLP算法对工单数据进行分析，提炼工单标签数据；将工单标签数据存入标签库；预先构建多个风险场景研判模型；将工单标签数据持续汇入各风险场景研判模型进行持续分析，获得异常分析结果。本申请通过NLP算法快速提炼工单标签数据，并将其持续汇入各个风险场景研判模型中持续分析，及时、高效地发现并预警风险点，提高城市管理的效率和效果。

主权项：1.一种基于NLP算法的大数据研判预警方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：获取工单数据；基于NLP算法对工单数据进行分析，提炼工单标签数据；将工单标签数据存入标签库；预先构建多个风险场景研判模型；将工单标签数据持续汇入各风险场景研判模型进行持续分析，获得异常分析结果；对异常分析结果进行关联性分析，并对异常分析结果对应的事件进行合并处理；其中，对异常分析结果进行关联性分析，并对异常分析结果对应的事件进行合并处理包括：获取异常分析结果的数据；根据异常分析结果的数据，计算两个异常分析结果对应事件的关联值；比较两个异常分析结果对应事件的关联值和预设关联阈值的大小，若两个异常分析结果对应事件的关联值大于预设关联阈值，则对该两个异常分析结果对应的事件进行合并处理，否则，无需对该两个异常分析结果对应的事件进行合并处理；其中，两个异常分析结果对应事件的关联值的计算公式如下： 其中，GL表示两个异常分析结果对应事件的关联值；表示两个异常分析结果对应事件类型的关联因子；若两个异常分析结果对应事件类型相同，则否则；表示两个异常分析结果对应事件是否在预设的距离范围内，若是，则否则δ1表示事件持续异常值的影响权重；δ2表示事件发生时间的影响权重；Kg1表示第1种事件的持续异常值；kg2表示第2种事件的持续异常值；Tmin表示第1种事件和第2种事件的发生时刻的时间差；TY表示有关联的两种事件的发生时间差的最大允许限值；其中，Kg1和kg2均按照如下公式计算： 其中，ρ表示第1种事件的持续时长的影响权重；Tcx表示第1种事件的持续时长；tf表示第1种事件被发现的时长；表示第1种事件被发现的时长的影响权重。

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