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申请/专利权人：中国平安财产保险股份有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于人工智能的风险区域分析方法，包括对历史事件数据集合进行分区，得到事件数据分区集合；利用聚类模型提取所述事件数据分区集合中的目标数据分区中的可达距离特征值；将各个核心事件点构建最小生成树，得到最小生成树，根据并查集算法将各个边定义的簇进行适应性合并，得到各个组合簇；计算所述组合簇的组合最小生成树的平均边距离，利用平均边距离大于或等于所述可达距离特征值的组合簇，吸收平均距离小于所述所述可达距离特征值的组合簇，得到有效簇集合；绘制所述有效簇集合中各个有效簇的边界，各个风险密集区。本发明还提出一种基于人工智能的风险区域分析装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高风险密集区域定位的准确度。

主权项：1.一种基于人工智能的风险区域分析方法，其特征在于，所述方法包括：从预构建的业务数据库中提取历史事件数据集合，根据所述历史事件数据集合中的各个事件发生所在地，对所述历史事件数据集合进行分区，得到事件数据分区集合，所述历史事件数据集合包括特定保险公司在过去一年中的出险、承保业务的事件的业务记录，包括出险类型、保标金额、出险点位置及出险时间的字段；从所述事件数据分区集合中提取目标数据分区，并利用预训练的聚类模型提取所述目标数据分区中全部的核心事件点，根据各个所述核心事件点间的可达距离，计算所述目标数据分区的可达距离特征值；根据各个所述核心事件点构建最小生成树，并将所述最小生成树中的各个边定义为一个簇，根据并查集算法将各个所述簇进行适应性合并，得到各个组合簇；构建所述各个组合簇的组合最小生成树，并计算各个所述组合最小生成树的平均边距离；根据预设的弃舍-吸收策略，利用平均边距离大于或等于所述可达距离特征值的组合簇，吸收平均距离小于所述可达距离特征值的组合簇，得到有效簇集合；绘制所述有效簇集合中各个有效簇的边界，得到所述目标数据分区中的各个风险密集区；其中，所述利用预训练的聚类模型提取所述目标数据分区中全部的核心事件点，根据各个所述核心事件点间的可达距离，计算所述目标数据分区的可达距离特征值，包括：根据预设的排序策略，对所述目标数据分区中全部的核心事件点进行可达距离排序，得到第一队列；对所述第一队列进行密集程度表示，并根据预设的缩放参数对密集程度表示结果进行量化，并计算所述目标数据分区的可达距离特征值；所述根据预设的排序策略，对所述目标数据分区中全部的核心事件点进行可达距离排序，得到第一队列，包括：步骤A、提取所述目标数据分区中全部的核心事件点，并定义各个核心事件点的核心距离；步骤B、利用所述聚类模型，根据所述核心距离，计算各个核心事件点之间的可达距离；步骤C、从所述目标数据分区中全部的核心事件点中任意提取一个核心事件点为初始目标点，并将所述初始目标点导入预构建的第一队列中；步骤D、提取所述初始目标点在预设的邻域范围中全部核心事件点作为临近点，并根据各个所述临近点与所述初始目标点的可达距离由近到远顺序，将各个所述临近点及各个所述临近点的可达距离依次对应导入预构建的第二队列中；步骤E、判断所述第二队列中是否含有临近点；步骤F、若所述第二队列中含有临近点，则按照排序顺序依次从所述第二队列中调出其中一个临近点，将调出的所述临近点作为更新目标点存储至所述第一队列中；步骤G、提取所述更新目标点在预设的邻域范围中全部核心事件点作为临近点，并根据各个所述临近点与所述更新目标点的可达距离由近到远顺序，将各个所述临近点及各个所述临近点的可达距离依次对应导入预构建的第三队列中；步骤H、判断所述第三队列中各个临近点在第三队列中的可达距离是否小于第二队列中的可达距离；步骤I、若不存在临近点在所述第三队列中的可达距离小于在第二队列中的可达距离时，返回上述的步骤E；步骤J、若存在临近点在所述第三队列中的可达距离小于在第二队列中的可达距离，则利用所述临近点在第三队列中的可达距离更新在第二队列中的可达距离，并返回上述的步骤E；步骤K、若所述第二队列中没有临近点，则输出所述第一队列。

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百度查询： 中国平安财产保险股份有限公司 基于人工智能的风险区域分析方法、装置、设备及介质