[發明專利]基于多維度的企業評分方法及其系統

在審

• 申請號: 201710744510.3
• 申請日: 2017-08-25
• 公開（公告）號: CN107563630A
• 公開（公告）日: 2018-01-09
• 發明（設計）人: 李小強;唐萬兵
• 申請（專利權）人: 前海梧桐（深圳）數據有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所44242
• 代理人: 馮筠

1.基于多維度的企業評分方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待評價企業信息，作為原數據；

對所述原數據進行標準化的數據理解以及清洗，獲取初步處理數據；

對所述初步處理數據進行結構化處理，獲取結構化數據；

統計分析所述結構化數據，獲取多維度的評價企業的數據指標體系；

根據多維度的評價企業的數據指標體系對數據指標的組合應用，獲取企業綜合評價的若干個維度；

根據企業綜合評價的若干個維度對企業進行綜合評分。

2.根據權利要求1所述的基于多維度的企業評分方法，其特征在于，獲取待評價企業信息，作為原數據的步驟，包括以下具體步驟：

采用爬蟲技術獲取企業公開信息；

篩選所述企業公開信息，獲取待評價企業信息，作為原數據。

3.根據權利要求2所述的基于多維度的企業評分方法，其特征在于，對所述原數據進行標準化的數據理解以及清洗，獲取初步處理數據的步驟，包括以下具體步驟：

對所述原數據進行條件約束和規則匹配，獲取匹配數據；

采用自然語言處理技術對所述匹配數據進行清洗，獲取初步處理數據。

4.根據權利要求3所述的基于多維度的企業評分方法，其特征在于，對所述初步處理數據進行結構化處理，獲取結構化數據的步驟，包括以下具體步驟：

采用通過大數據技術對所述初步處理數據進行圖形處理；

對圖形處理后的數據進行集成處理；

對集成處理后的數據進行關聯關系處理；

對關聯關系處理后的數據進行結構化處理，獲取結構化數據。

5.根據權利要求1所述的基于多維度的企業評分方法，其特征在于，根據多維度的評價企業的數據指標體系對數據指標的組合應用，獲取企業綜合評價的若干個維度的步驟中，若干個維度包括行業趨勢、成長值和資金充沛度、管理團隊以及企業運營。

6.根據權利要求1至5任一項所述的基于多維度的企業評分方法，其特征在于，根據企業綜合評價的若干個維度對企業進行綜合評分的步驟，包括以下具體步驟：

獲取企業的評價場景；

基于不同的企業評價場景，動態調整若干個維度的權重；

對企業進行綜合評分。

7.根據權利要求6所述的基于多維度的企業評分方法，其特征在于，根據企業綜合評價的若干個維度對企業進行綜合評分的步驟之后，還包括：

定期收集企業的最新公開信息，并返回至獲取待評價企業信息，作為原數據的步驟。

8.基于多維度的企業評分系統，其特征在于，包括原數據獲取單元、初步處理單元、結構化處理單元、統計分析單元、組合應用單元以及綜合評分單元；

所述原數據獲取單元，用于獲取待評價企業信息，作為原數據；

所述初步處理單元，用于對所述原數據進行標準化的數據理解以及清洗，獲取初步處理數據；

所述結構化處理單元，用于對所述初步處理數據進行結構化處理，獲取結構化數據；

所述統計分析單元，用于統計分析所述結構化數據，獲取多維度的評價企業的數據指標體系；

所述組合應用單元，用于根據多維度的評價企業的數據指標體系對數據指標的組合應用，獲取企業綜合評價的若干個維度；

所述綜合評分單元，用于根據企業綜合評價的若干個維度對企業進行綜合評分。

9.根據權利要求8所述的基于多維度的企業評分方法，其特征在于，所述原數據獲取單元包括爬取模塊以及篩選模塊；

所述爬取模塊，用于采用爬蟲技術獲取企業公開信息；

所述篩選模塊，用于篩選所述企業公開信息，獲取待評價企業信息，作為原數據。

10.根據權利要求9所述的基于多維度的企業評分方法，其特征在于，所述初步處理單元包括約束和匹配模塊以及清洗模塊；

所述約束和匹配模塊，用于對所述原數據進行條件約束和規則匹配，獲取匹配數據；

所述清洗模塊，用于采用自然語言處理技術對所述匹配數據進行清洗，獲取初步處理數據。