[發明專利]企業年報催報方法、裝置、電子設備及計算機存儲介質

在審

• 申請號: 202110962167.6
• 申請日: 2021-08-20
• 公開（公告）號: CN113673597A
• 公開（公告）日: 2021-11-19
• 發明（設計）人: 劉佳
• 申請（專利權）人: 平安國際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q10/10;G06Q40/00
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

本發明涉及人工智能技術，揭露一種企業年報催報方法，包括：對企業的年報申報周信息的樣本集進行特征篩選得到有效特征集，根據所述有效特征集，構造不同分類算法的分類模型，對每個所述分類模型進行第一訓練，識別無效樣本，利用剔除無效樣本后的樣本集對每個所述分類模型進行第二訓練，利用所述第二訓練的預測結果及所述樣本集的真實結果，計算得到每個所述分類模型的精準率及召回率之間的調和值，以所述調和值最高的分類模型為目標分類模型，利用所述目標分類模型對待預測企業進行申報周預測，并根據預測得到的申報周，向所述企業執行催報。本發明還提出一種企業年報催報裝置、設備以及介質。本發明可以提升企業年報催報方法的精準度。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種企業年報催報方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

2014年在全國實施的商事登記改革制度取得了明顯效果，市場主體的數量呈現爆發式增長。為加強事中事后的管理措施，國家市場監管總局推出企業年報公示制度，鼓勵企業自主申報年報。但是，在企業年報自主申報的過程中，存在非常普遍的延報、漏報以及最后申報月集中申報的情況，為提升對企業年報自主申報的監管力度，市場監管人員當前主要采用全覆蓋式的對申報企業進行多次短信提醒的催報方法，這種催報方法未對企業做區分，催報的精準度低，并沒有取得明顯的效果。

發明內容

本發明提供一種企業年報催報方法、裝置及計算機可讀存儲介質，其主要目的在于提升企業年報催報方法的精準度。

為實現上述目的，本發明提供的一種企業年報催報方法，包括：

獲取企業的年報申報周信息的樣本集；

對所述樣本集進行特征篩選得到有效特征集；

根據所述有效特征集，構造基于不同分類算法的分類模型；

利用所述樣本集分別對每個所述分類模型進行第一訓練，直到所述第一訓練滿足預設第一條件時，退出所述第一訓練，得到每個所述分類模型的第一訓練結果；

統計所述樣本集中每個樣本在不同分類模型下的第一訓練結果的重復率，將所述重復率小于預設重復率閾值的樣本作為無效樣本，從所述樣本集中剔除所述無效樣本；

利用剔除無效樣本后的樣本集分別對每個所述分類模型進行第二訓練，直到所述第二訓練滿足預設第二條件時，退出所述第二訓練，得到每個所述分類模型的預測結果；

利用所述預測結果及所述樣本集的真實結果，計算得到每個所述分類模型的精準率及召回率之間的調和值，選擇所述調和值最高的分類模型作為目標分類模型；

利用所述目標分類模型對待預測企業進行申報周預測，并根據預測得到的申報周，向所述企業執行催報。

可選地，所述獲取企業的年報申報周信息的樣本集，包括：

獲取企業的年報申報信息；

對所述年報申報信息中的申報時間進行歸一化處理；

根據預設的申報時間與申報周的映射關系，將所述樣本集中每個歸一化處理后的申報時間轉換為相應的申報周，得到企業的年報申報周信息的樣本集。

可選地，所述對所述樣本集進行特征篩選得到有效特征集，包括：

獲取所述樣本集的初始特征集；

依次計算所述初始特征集中每個特征對應的樣本數與所述樣本集的總數的百分比，得到所述每個特征的覆蓋率；

統計所述樣本集覆蓋的年份個數，并統計所述初始特征集中每個特征對應的樣本的年份個數，計算所述每個特征對應的樣本的年份個數與所述樣本集覆蓋的年份個數的百分比，得到所述每個特征的穩定率；