[发明专利]企业信用评级系统及评价方法

说明书

本发明涉及信用评价技术领域，特别涉及一种企业信用评级系统及评价方法，前者包括数据获取模块：定时获取各个交易中心的企业招标公告信息和中标信息；数据清洗模块：用于对采集的公告进行过滤处理，指标权重确定模块：使用机器学习随机森林（CRF）回归算法，从历史数据中随机抽取部分数据作为训练数据放入算法中构建模型；信用评分计算模块：根据指标的各个维度的权重计算出相应的维度得分，将计算结果存储到关系型数据库中；用户搜索展示模块：用于用户搜索并将搜索结果进行展示。本发明对于投资者，可以更好的筛选出那些信用评级高的企业，作为投资对象，规避风险，提高效益。对于企业，可以降低融资成本。

技术领域

本发明涉及信用评级技术领域，特别涉及一种企业信用评级系统及评价方法。

背景技术

随着社会的快速发展和变化，市场经济已逐渐步入信用经济时代。在这样一个时代背景下，无论个人还是企业来说，信用都占着举足轻重的地位。个人信用在办理车贷、房贷等货款时的作用显而易见，而企业信用在招投标、政府采购等商业活动中也起着至关重要的作用，个人或企业有诚信才能在社会上立足，得到认可和依赖。在现代经济社会中，信用不仅仅是一种道德规范，也是能够为企业带来经济效益的重要资源，在一定程度上甚至比物资资源和人力资源更为重要。

长期以来，中小微企业的信用评级被市场忽略，成为其制约其发展的一大障碍。对于一些有潜力，发展良好的中小企业，由于成立时间较短，资金缺乏，在筹备资本时往往比较困难，从而限制了其快速发展。

因此需要建立一个企业信息评价系统对企业的基本信息和征信信息等进行公正评价，解决现有中小企业的经营状况、发展前景受限制的问题。

发明内容

针对上述存在的技术问题，本发明的目的是：提供了一种企业信用评级系统，用以解决上述缺陷。

本发明的技术方案之一是通过以下技术措施来实现的：一种企业信用评级系统，包括数据获取模块、数据清洗模块、指标权重确定模块、信用评分计算模块和用户搜索展示模块；

数据获取模块：利用Scrapy分布式爬虫技术，定时获取各个交易中心的企业招标公告信息和中标信息；

数据清洗模块：用于对采集的公告进行过滤处理，通过HanLP自然语言处理框架，实体识别算法获取企业的名称和注册地，并将解析后的数据以及平台中的业务数据存储到Hadoop的HDFS分布式文件系统中；

指标权重确定模块：使用机器学习随机森林(CRF)回归算法，从历史数据中随机抽取部分数据作为训练数据放入算法中构建模型；

信用评分计算模块：使用spark离线计算，从HDFS分布式文件系统中读取相应需求的数据，根据指标的各个维度的权重计算出相应的维度得分，将计算结果存储到关系型数据库中；

用户搜索展示模块：用于用户搜索并将搜索结果进行展示。

下面是对上述发明技术方案的进一步的优化或/和改进：

优选的，信用评分计算模块从四个维度进行信用评分,包括：

基本信息，包括企业类型、成立时间、注册地区、企业资质证书指标；

业绩信息，包括保证金流水、参与投标次数、中标候选人次数、第一中标人次数、中标次数、企业采购成交次数和企业采购成交金额；

证信信息，包括失信信息、处罚信息、股权出质、股东信息变更；

经营状况，包括企业对外投资、企业担保、企业融资、企业欠税信息、法定代表人对外投资、股权稳定性、管理层稳定性和财务信息。

本发明的技术方案之二是通过以下技术措施来实现的：一种企业信用评级系统的评价方法，包括：

S1：数据搜集，将爬取数据和平台的数据存储到分布式文件系统中；