[發明專利]一種基于大數據的圍串標行為識別分析方法

有效

• 申請號: 201911151844.5
• 申請日: 2019-11-22
• 公開（公告）號: CN110992059B
• 公開（公告）日: 2023-08-29
• 發明（設計）人: 沈曄;程受武
• 申請（專利權）人: 浙江招天下招投標交易平臺有限公司
• 主分類號: G06Q30/018
• 分類號: G06Q30/018;G06Q30/0601
• 代理公司: 杭州云睿專利代理事務所(普通合伙) 33254
• 代理人: 張驍敏

1.一種基于大數據的圍串標行為識別分析方法，其特征在于，該方法在于借助大數據技術建立了識別圍標串標行為的分析模型-基于復雜網絡的社團檢測模型，通過構造一個參與招標投標主體之間的社團關系網，該網絡可以根據企業行為和誠信關系動態反饋修改權重,同時運用社團檢測算法來發現其中潛在的社團關系,據此判斷招標投標主體之間是否有存在圍標串標的行為，具體包括以下步驟：

步驟1-數據選取，選取交易中心各投標人以往的招投標交易數據，數據量應大于一定條數以保證數據可分析性；

步驟2-企業間復雜關系網絡的建立，以投標人參與投標情況為對象，具體以每一個企業作為頂點，將企業間一同參與投標的次數作為兩個頂點之間的權重，得到企業間的招標投標關系加權復雜網絡，該網絡表示的是企業間一同參加投標的頻繁程度；

步驟3-社團檢測模型分析，對構建的關系網絡進行社團檢測，根據檢測出的社團數量轉化為復雜網絡的關聯矩陣，依據社團i和社團j中節點的邊占網絡全部邊的比例、連接同一社團中節點的邊占網絡全部邊的比例、連接到社團i中所有節點的邊占網絡全部邊的比例等因數計算出企業間的社團關系關聯度，最終根據設定的閾值以評定企業間是否具有明顯的社團結構，即這些企業之間存在著很大的圍標可能性。

2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的圍串標行為識別分析方法，其特征是：所述數據量應大于10條，每條交易數據包含39個指標。

3.根據權利要求1所述的一種基于大數據的圍串標行為識別分析方法，其特征是：所述步驟2-企業間復雜關系網絡的建立中的復雜網絡可以建模為一個圖,圖由邊和定點組成，即G＝(V,E,w)，V表示網絡的節點集合，E表示連接的結合，w權值表示關系的強弱，路徑表示由社會關系組成的“關系鏈”，網絡簇表示由多個具有共同屬性的人組成的“社團”。

4.根據權利要求1所述的一種基于大數據的圍串標行為識別分析方法，其特征是：所述社團檢測采用模塊度函數，也稱為Q函數，在檢測的過程中，通過假設網絡中檢測出了k個社團，定義E是一個k階對稱矩陣，它的元素e表示連接社團i和社團j中節點的邊占網絡全部邊的比例，矩陣E的表示連接同一社團中節點的邊占網絡全部邊的比例，而表示連接到社團i中所有節點的邊占網絡全部邊的比例，e²表示矩陣E所有元素之和,模塊度函數Q定義如下：所述模塊度函數Q的函數值最大值為1。

5.根據權利要求1所述的一種基于大數據的圍串標行為識別分析方法，其特征是：所述社團檢測模型中同時設計有二進制蝙蝠算法，由于社團檢測是離散型的組合問題，由此引入位置概念，對原算法進行離散化改進，提高了算法的收斂性和全局搜索能力。