[發明專利]一種用于對進銷項商品種類差異進行度量的方法及系統

有效

• 申請號: 201711157256.3
• 申請日: 2017-11-20
• 公開（公告）號: CN110019798B
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 舒南飛;林文輝
• 申請（專利權）人: 航天信息股份有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F16/36;G06F40/289;G06Q40/00
• 代理公司: 北京工信聯合知識產權代理有限公司 11266
• 代理人: 郭一斐;葉萬東

1.一種用于對進銷項商品種類差異進行度量的方法，其特征在于，所述方法包括：

根據包含商品和服務明細的歷史發票數據與規則集數據建立商品和服務分類編碼的分析識別模型；其中所述規則集數據為：商品名稱、描述關鍵字與商品和服務分類編碼的對應關系數據；

根據預設周期內的商品的發票數據的屬性信息利用商品和服務分類編碼的分析識別模型，確定商品和服務的以概率降序排列的商品和服務分類編碼更新列表；

根據進銷項差異度量公式，按照更新的商品和服務分類編碼的粗細分類程度計算企業的進銷項商品的種類差異；

其中，所述根據包含商品和服務明細的歷史發票數據與規則集數據建立商品和服務分類編碼的分析識別模型，包括：

將舊標準的商品和服務分類編碼替換為新標準的商品和服務分類編碼，對商品和服務分類編碼進行更新；

利用歷史發票數據中的商品和服務的屬性信息確定屬性信息到商品和服務分類編碼的頻次關系；

根據《商品和服務稅收分類與編碼》規定獲取商品名稱、描述關鍵字商品和服務分類編碼的關系，確定規則集數據；

利用所述屬性信息到商品和服務分類編碼的頻次關系和規則集數據建立商品和服務分類編碼的分析識別模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據包含商品和服務明細的歷史發票數據與規則集數據建立商品和服務分類編碼的分析識別模型之前，

對歷史發票數據進行處理，去除非商品和服務名稱文字描述的歷史發票數據以及停用商品的歷史發票數據。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述屬性信息包括：商品和服務的名稱進行分詞所獲得的單詞組、商品和服務的名稱、規格型號、單價、單位、企業的經營范圍和企業的行業信息。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述進銷項差異度量公式為：

其中，Set(Buy)和Set(Sell)分別為購進和銷售商品的分類編碼種類的集合，|Set(Buy)∩Set(Sell)|為在Set(Buy)和Set(Sell)中同時出現的商品和服務分類編碼個數，|Set(Buy)∪Set(Sell)|為在Set(Buy)和Set(Sell)中出現過的商品和服務分類編碼個數，δ為一個較小的浮點數。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照更新的商品和服務分類編碼的粗細分類程度計算企業的進銷項商品的種類差異，包括：

若使用細粒度的商品和服務分類編碼，則按照更新的商品和服務分類編碼的最大概率值對應的商品和服務分類編碼計算企業的進銷項商品的種類差異；

若不使用細粒度的商品和服務分類編碼，則按照更新的商品和服務分類編碼的最大概率值對應的商品和服務分類編碼和的上級商品的商品和服務分類編碼計算企業的進銷項商品的種類差異。