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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明提供一种基于交互可视分析的风险企业规则模型构建与查询方法，包括如下步骤：收集企业相关数据，对每家企业的数据进行预处理，得到标准化数据与准则维度；基于准则维度，通过层次分析法，构建预设层次模型；构建层次规则权重自适应调整模块和SQL语句生成模块；搭建集成准则权重自适应调整模块与SQL语句生成模块的可视分析平台，并提供交互接口；将标准化数据导入可视分析平台，并输入样例风险企业，对预设层次模型进行调整，获得调整后的风险企业层次模型与待查询目标企业集合的SQL语句。本发明可以通过与可视化系统的交互，可以基于少量的已知风险的企业名单，筛选出一批数量合适的潜在风险企业，同时获得表达该筛选过程的SQL语句。

主权项：1.一种基于交互可视分析的风险企业规则模型构建与查询方法，其特征在于，包括如下步骤：收集企业相关数据，对每家企业的数据进行预处理，得到标准化数据与准则维度；基于所述准则维度，通过层次分析法，构建预设层次模型；构建准则权重自适应调整模块和SQL语句生成模块，所述SQL语句生成模块用于：对标准化数据每个维度的分布进行离散化；接收待查询的目标企业集合，设定目标函数，具体包括：接收待查询的目标企业集合，记为No；基于杰卡德系数，设定目标函数L为： 其中，o表示与待查询的目标企业集合的SQL语句的查询条件，表示o的近似，通过最小化得到；表示通过构成的SQL语句所查询到的企业集合；求解目标函数，输出与待查询的目标企业集合相匹配的SQL语句，具体包括：将基本查询筛选条件存入查询条件列表，初始化最小目标函数值为正无穷；对查询条件列表中的基本查询筛选条件通过与、或、差逻辑运算进行两两组合，得到新的复合查询筛选条件；根据新的复合查询筛选条件，在数据库中查找到对应的企业集合，结合目标企业集合，计算目标函数值，并更新目标函数值；将本次迭代中目标函数值最小的前三个复合查询筛选条件添加到查询条件列表中；重复上述步骤，直到最小目标函数值达到预设阈值，得到最优的目标企业集合的筛选条件，基于所述筛选条件构成与待查询的目标企业集合相匹配的SQL语句；搭建集成所述准则权重自适应调整模块与SQL语句生成模块的可视分析平台，并提供交互接口，具体包括：在后台服务端整合所述准则权重自适应调整模块与SQL语句生成模块，并提供准则权重自适应调整模块和SQL语句生成模块的交互接口；在前端建立可视化界面，并在所述可视化界面上绘制企业全局可视化视图、层次分析法规则视图和SQL查询条件视图；其中，所述的绘制企业全局可视化视图包括：使用数据降维方法将n个数据维度降至2维；采用企业散点图对企业数据进行概览，企业散点图显示所有企业的数据降维后的结果，并在企业散点图提供圈选工具；基于企业散点图的颜色对根据层次分析法规则模型权重所计算得到的企业风险评分，以及权重调整之后企业风险评分的变化情况进行编码；通过企业详情列表展现被圈选的企业散点的详细信息，所述企业详情列表提供了样例风险企业输入框，并且可以将被圈选的企业设置为SQL语句生成模块的待查询的目标企业集合；所述的绘制层次分析法规则视图包括：通过层次分析法规则视图提供层次分析法规则模型的可视化，显示层次结构的目标层、类别层和准则层；在层次分析法规则视图中显示准则层对应的数据各个维度的分布柱状图，并基于输入的样例风险企业，在每个维度的分布柱状图中显示样例在该维度的具体取值，并在每个维度的分布柱状图中叠加显示在企业散点图中被圈选的企业的取值分布；在层次分析法规则视图中提供用于修改预设层次模型中准则顺序的按钮，并实时将新的准则序列传给准则权重自适应调整模块，自适应进行权重值的增大或减小；建立前端与后台服务端的通信连接，进行数据指令交互；将标准化数据导入所述可视分析平台，并输入样例风险企业，对所述预设层次模型进行调整，获得调整后的风险企业规则模型与待查询目标企业集合的SQL语句，包括：导入标准化数据，通过可视分析平台对数据进行降维，并在企业散点图中显示结果，平台加载预设层次模型；输入样例风险企业，观察其在分布柱状图中的聚集情况，决定是否调整预设层次模型中对应准则的顺序；基于企业散点图的颜色获取层次分析法规则模型调整后企业风险评分的变化，在企业详情列表中对比显示在输入样例点周围圈选的企业个体的信息是否与输入样例相似；基于分布柱状图中被选中企业的分布曲线，根据被圈选的企业的取值分布与总体分布的差别，决定是否再次调整预设层次模型中对应准则的顺序；重复上述步骤，基于实时变化的权重，判断是否已经将重要准则都设置为大于预设值的权重，并且已经设置满足条件的待查询风险企业；构造待查询风险企业的SQL语句，基于SQL查询条件视图，确定查询筛选条件是否合适，然后输出查询结果并保存SQL语句。

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百度查询： 浙江大学 基于交互可视分析的风险企业规则模型构建与查询方法