[发明专利]一种基于数据驱动的异常投标行为检测评估方法及系统

权利要求书

1.一种基于数据驱动的异常投标行为检测评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取当前批次的所有投标事件、当前批次的所有供应商的标的报价序列、当前批次的所有供应商的参与投标品类序列以及所有供应商在同一个品类的历史投标报价排名序列，存储成csv文件；

S2：对当前批次的所有投标事件做Apriori关联分析得到经常抱团的供应商群体，对报价序列做相关性分析和聚类得到报价策略高度相关的供应商群体；

S3：对当前批次的所有供应商的参与投标品类序列做Apriori关联分析得到非主营投标的供应商个体，对所有供应商的历史报价排名进行波动分析得到报价排名波动较大的供应商个体；

S4：合并经常抱团的供应商群体、报价策略高度相关的供应商群体、非主营投标的供应商个体和报价排名波动较大的供应商个体得到异常投标供应商集合；

S5：建立供应商利益关联图数据，评估异常投标供应商集合在关联图数据库中的召回率，通过对比剔除异常投标供应商集合前后的平均报价B值曲线的显著差异，与随机剔除同等数量供应商对比，得到算法检测异常投标供应商的有效性。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的异常投标行为检测评估方法，其特征在于：

执行步骤S1时，获取的数据为历年的公开投标数据，其中包括每年多个批次，每个批次下按照品类分成多个标号，每个标号下分成多个包，且供应商以包为单位进行投标。

3.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的异常投标行为检测评估方法，其特征在于：

执行步骤S2时，先计算标内每个投标供应商和标内所有其他供应商的相关性系数向量，计算相关性系数的方法是Pearson相关系数，然后将所有供应商的相关性系数向量接近的聚成簇，寻找簇内供应商之间相似且和簇外供应商相差较大的供应商组合作为投标策略高度相关的供应商群体。

4.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的异常投标行为检测评估方法，其特征在于：

执行步骤S3时，投标品类Apriori关联分析为，输入为每个批次每个供应商的投标品类序列，从所有投标批次中找出支持度较高的投标组合，即大概率的主营投标组合，若供应商的投标组合不在大概率的主营投标组合内，即该供应商属于疑似非主营投标。

5.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的异常投标行为检测评估方法，其特征在于：

执行步骤S3时，对所有供应商的历史报价排名进行波动分析具体为，输入为每个供应商的最近5个批次的同一品类的排名，输出为每个供应商在某个品类的报价排名标准差，将标准差从大到小排列。

6.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的异常投标行为检测评估方法，其特征在于：

执行步骤S4时，使用异常投标供应商群体和异常投标供应商个体取并集的方法输出最后的异常投标供应商集合。

7.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的异常投标行为检测评估方法，其特征在于：

执行步骤S5时，供应商利益关联图数据具体为用selenium的模拟浏览器库建立的框架获取工商信息，并用Neo4j数据库搭建工商利益关联的图数据库。

8.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的异常投标行为检测评估方法，其特征在于：

执行步骤S5时，剔除异常投标供应商集合前后的平均报价B值曲线为当前批次每个包的所有投标供应商的平均报价。