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申请/专利权人：国网浙江浙电招标咨询有限公司;国网浙江省电力有限公司物资分公司

摘要：本说明书的一个或多个实施例涉及风险评估技术领域，具体涉及一种基于大数据技术的供应商企业风险评估方法及系统。所述方法包括步骤：读取供应商企业的企业数据，所述企业数据包括企业信息数据及企业经营数据；根据所述企业信息数据从预先训练的摘要模型库中选择相应的摘要模型，基于所述摘要模型对所述企业信息数据及所述企业经营数据的响应，获得企业经营摘要；根据预先训练的风险嗅探模型对所述企业经营数据的响应，从预先训练的特征模型库中选择相应的特征模型；基于所述特征模型获得企业经营数据的数据特征，将所述数据特征输入预先训练的风险评估模型获得风险评估结果，展示所述企业经营摘要及风险评估结果。

主权项：1.基于大数据技术的供应商企业风险评估方法，其特征在于，包括步骤：读取供应商企业的企业数据，所述企业数据包括企业信息数据及企业经营数据；根据所述企业信息数据从预先训练的摘要模型库中选择相应的摘要模型，基于所述摘要模型对所述企业信息数据及所述企业经营数据的响应，获得企业经营摘要；根据预先训练的风险嗅探模型对所述企业经营数据的响应，从预先训练的特征模型库中选择相应的特征模型；基于所述特征模型获得企业经营数据的数据特征，将所述数据特征输入预先训练的风险评估模型获得风险评估结果，展示所述企业经营摘要及风险评估结果；训练风险嗅探模型的方法包括：列举样本企业经营数据的字段，统计每个字段的取值集合；列举样本企业经营数据的字段组合，统计字段组合的组合取值集合；使用聚类算法分别对所述取值集合及所述组合取值集合进行聚类，获得聚类及聚类范围；基于聚类及聚类范围，生成风险识别规则；根据所述风险识别规则生成风险样本数据；基于所述风险样本数据训练风险嗅探模型；训练所述风险评估模型的方法包括：接收样本企业数据及风险标注，所述样本企业数据包括样本企业信息数据及样本企业经营数据，所述风险标注包括若干个风险类型和每个风险对应的风险参照字段集；基于所述特征模型对所述样本企业经营数据的响应，获得企业经营数据的数据特征；基于所述数据特征、风险参照字段集及所述风险类型，获得风险样本；建立机器学习模型并使用所述风险样本训练所述机器学习模型，基于训练后的所述机器学习模型获得风险识别模型；将每个样本企业经营数据标注的风险类型划入为一个样本风险组，统计在全部的样本企业数据中每个样本风险组出现的次数，获得样本风险组的权重；基于所述风险识别模型识别出待评估的所述数据特征的若干个风险类型，若干个所述风险类型视为待评估风险组；建立权重模型，所述权重模型获得待评估风险组与样本风险组的关联度，基于所述关联度获得待评估风险组的权重；基于所述风险识别模型及权重模型建立风险评估模型，所述风险评估模型基于所述待评估风险组及所述权重，获得风险评估结果；包括：若待评估风险组与任一样本风险组的向量距离均较远，则判定待评估风险组属于模型识别误差，即结果为无风险；若待评估风险组与两个或两个以上的样本风险组的向量距离均较近，则判定待评估风险组属于模型识别误差，即结果为无风险；若待评估风险组与仅一个样本风险组的向量距离较近，则判定待评估风险组属于成功识别出的风险，认定企业经营数据存在风险。

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