[发明专利]一种物体风险预警方法、管理终端及存储介质

权利要求书

1.一种物体风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：

实时收集风险目标的风险因素，所述风险因素包括场景因素和所述风险目标的固有因素，所述固有因素表示所述风险目标的固有属性；

根据预设指标对所述风险因素进行数据清理，以匹配所述指标对应的数据值，所述指标按照预设的规则构建生成；

使用基于至少一个风险样本构建的风险分析模型分析所述指标对应的数据值，以使得当所述风险分析模型根据所述指标对应的数据值判断出所述风险目标存在风险时，输出风险提示。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风险分析模型的构建，包括：

收集多个同类型风险样本的风险因素并生成样本训练集，其中，风险因素包括固有因素和场景因素；

设定所述样本训练集中每个样本的指标并为每个样本的指标关联权重，所述权重用于评估所述指标导致所述样本发生风险的概率；

根据关联权重后的样本训练集构建初代模型；

使用所述样本训练集对应的样本测试集作为所述初代模型的输入；

通过所述初代模型分析所述样本测试集中的每个样本并生成分析报告，其中，分析报告包括每个所述测试样本发生风险的概率；

根据分析报告修正所述初代模型，直至所述初代模型输出的评估结果符合预设风险值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设指标对所述风险因素进行数据清理包括对所述风险因素进行数据预处理,其中，数据预处理包括以下步骤：

使用矩阵数据分析算法分析所述风险目标的风险因素并生成所述风险因素对应的数据分析矩阵，其中，所述数据分析矩阵中包括精确度信息向量和效率信息向量。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述初代模型分析所述样本测试集中的每个样本并生成分析报告，包括：

将每个样本的每个风险因素对应的数值划分为若干区间，并统计每个区间对应的风险发生概率；

根据对每个区间的权重和每个区间对应的风险发生概率，统计每个风险因素对应的风险发生概率；

根据每个风险因素的权重和每个风险因素对应的风险发生概率统计每个样本的风险发生概率；根据每个样本的风险发生概率生成分析报告。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，实时收集风险目标的风险因素，包括：

按照预设的时间轴采集所述风险目标的场景因素，其中，所述预设的时间轴包括至少两个时间点、且其中一个时间点作为风险目标的基准点。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述基准点采集的场景因素中每个风险因素对应的风险发生概率与其他时间点采集的场景因素的每个风险因素对应的风险发生概率做比较，若两个数值之间的绝对差大于预设阈值时，则生成风险因素修改提示，所述修改提示用于修正所述风险分析模型。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在输出风险提示之后，所述方法还包括：

根据所述风险目标所在地理位置信息确定与所述风险目标对应的人员的联系信息，其中，所述联系信息包括QQ号码、微信号码、邮箱、手机号码中的至少一种。

8.一种管理终端，其特征在于，所述管理终端包括：

收集单元，用于实时收集风险目标的风险因素，所述风险因素包括场景因素和所述风险目标的固有因素，所述固有因素表示所述风险目标的固有属性；

数据清洗单元，用于在所述收集单元实时收集风险目标的风险因素之后，根据按照预设的规则构建的指标对所述风险因素进行数据清理，以匹配所述指标对应的数据值；

分析单元，用于在所述数据清洗单元根据按照预设的规则构建的指标对所述风险因素进行数据清理之后，使用基于至少一个风险样本构建的风险分析模型分析所述指标对应的数据值；

输出单元，用于当所述分析单元分析出所述风险目标存在风险时，输出风险提示。