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申请/专利权人：山东浪潮数字商业科技有限公司

摘要：本发明公开了市场主体专项信用报告生成方法、系统、设备及介质，属于区块链及数据处理技术领域，本发明要解决的技术问题为如何实现自动化生成统一标准的市场主体专项信用报告，提高报告生成效率，采用的技术方案为：数据收集、验证及清洗：各领域责任部门通过互联网多元化信息渠道获取企业数据信息，并对企业数据信息的准确性和及时性进行验证，再对验证后的企业数据信息进行清洗处理，获取清洗后的企业数据信息；区块链存储和共享：采用区块链技术将企业数据信息存储在多个节点上，形成一个分布式的数据存储系统；并对企业主体市场行为信息挖掘和分析完成领域划分；自定义报告模版；执行智能合约生成报告；报告核验和追溯。

主权项：1.一种市场主体专项信用报告生成方法，其特征在于，该方法具体如下：数据收集、验证及清洗：各领域责任部门通过互联网多元化信息渠道获取企业数据信息，并对企业数据信息的准确性和及时性进行验证，再对验证后的企业数据信息进行清洗处理，获取清洗后的企业数据信息；区块链存储和共享：采用区块链技术将企业数据信息存储在多个节点上，形成一个分布式的数据存储系统，对每个节点进行数据记录和验证，增强数据的完整性和安全性；并对企业主体市场行为信息挖掘和分析完成领域划分；自定义报告模版：根据领域划分生成对应的报告模版；执行智能合约生成报告：使用智能合约编程语言编写代码，通过代码设置报告生成规则，代码中的指令和操作根据预先设定的规则依次在区块链平台上执行，在区块链上提取企业市场不当行为数据，若企业主体市场存在不当行为信息数据，则根据报告模版配置格式，将数据输出并生成PDF报告，并记录报告哈希码、申请人及生成时间的信息；报告核验和追溯：通过区块链的去中心化特性，每个节点记录报告的生成和修改过程，确保报告的真实性和可信度；其中，对企业主体市场行为信息挖掘和分析完成领域划分具体如下：采用K-means聚类算法对企业数据进行处理，识别数据中的所属领域，进而通过将数据划分为不同的集群，每个集群代表一个领域，方便对不同领域的数据进行分类和整理；其中，通过K-means聚类算法按照数据来源单位进行划分领域，公式如下： ；其中，表示第条数据；表示数据来源的单位；表示聚类的标签；表示数据点的权重，用于调整对应数据点对簇中心点距离的贡献；表示数据来源单位和聚类标签之间的距离；在K-means聚类算法中，距离最近的聚类中心被分配给，再重新计算聚类中心，直到收敛；采用分类算法识别数据是否有不当行为信息：通过分类算法识别企业数据信息的不当行为情况，并将企业数据信息分为不同的类别，确保快速准确地识别出企业主体是否包含市场不当行为记录；其中，使用支持向量机算法对企业主体是否包含市场不当行为信息进行分类，形式如下： ；若企业主体包含市场不当行为信息，则；若企业主体不包含市场不当行为信息，则；其中，w表示权重向量；x表示特征向量；b表示偏置项；y表示标签，表示企业主体是否包含市场不当行为信息，并通过训练数据集，学习到最佳的权重向量和偏置项，并使用最佳的权重向量和偏置项对新的数据进行分类。

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