[发明专利]基于社区发现和关联规则分析的供应商紧密关系识别方法

说明书

本发明涉及一种基于社区发现和关联规则分析的供应商紧密关系识别方法，包括步骤：根据实际业务需要，剔除无效数据并提取出关键数据；基于关键数据，遍历关键数据的全部寻源单条目，形成涵盖全部供应商关系的网络，并生成无向图；以各个无向图的节点作为独立的社区，计算模块度。本发明的有益效果是：通过数据挖掘的方式，建立了可靠的供应商紧密关系识别审计方法，对企业的采招历史数据进行分析，识别其团组社区并获得其内部关系结构，发现供应商间紧密关系。筛选结果精准度较高，覆盖范围较广，极大地缩短了排查时间，审计人员可以将精力主要集中在筛选出的疑似围标团伙名单，能够大幅提升审计的覆盖面，提高围标团伙发现率，降低审计风险。

技术领域

本发明属于数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于社区发现和关联规则分析的供应商紧密关系识别方法。

背景技术

自招标投标采购要求实施及推广以来，供应商围串标在企业采购招标过程中屡见不鲜。对企业采购来说，该行为可能对招标项目质量产生不利影响。通过不正当竞争中标的企业，在提供物资供应或工程服务中，对产品质量或技术要求不够重视，甚至出现以次充好、偷工减料，或者通过不合理变更和报价变相增加采购成本。此外，该行为也破坏了公平竞争环境，可能导致腐败滋生。

对此，常见的审计策略是对每个项目进行检查，判断是否存在国家招标投标法实施条例中所列的10余种互相串通投标情形，比如投标文件由同一单位编制、投标文件异常一致、投标保证金从相同账户转出等情况。这种方式的优点是获得证据直接有效，而缺点也很明显，因需要进行逐一核实，效率不高，若采用抽样审计，则容易遗漏潜在问题。

更有效率的一种策略是，根据供应商投标行为特征，对供应商紧密关系进行识别，找出疑似围串标企业组，进一步分析相关投标项目。而实现该策略的方式，一般采用分析供应商之间是否存在股权相关投资、高管交叉任职等发现其直接关系。但业务场景现状是，更多的供应商采用私下挂靠或者协商等隐性方式进行组团投标，通过前述方式，较难发现更为隐蔽的关联投标行为。

针对此种情况，也有利用数据挖掘的方式来寻找疑似围串标企业组。利用供应商参与投标的历史数据进行关联规则分析，挖掘出供应商之间的内在关联关系；采用频繁集项分析模型，对每类物资的历次招标批次的供应商名单进行相关性分析，针对每类物资找出在子集中同时、频繁出现的数个供应商名单，并确定为疑似围串标社区名单。在实际应用中，上述方法仍难以满足围串标行为识别分析的需要。一方面，简单的关联规则分析无法甄选出精准度较高的疑似围串标社区名单，输出结果中会存在大量冗余信息。另一方面，数据本身的质量对频繁集项分析模型的运用产生了一定的不利影响，不同种类的标段未经分类混杂在同一个数据库当中，不利于模型参数的设置，致使输出结果不理想。

在目前的采购过程中，随着电子招采平台的逐渐普及，利用数据挖掘技术开展供应商紧密关系研究具有重要的现实意义。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中的不足，提供一种基于社区发现和关联规则分析的供应商紧密关系识别方法示意图。

这种基于社区发现和关联规则分析的供应商紧密关系识别方法，包括以下步骤：

步骤1、根据实际业务需要，剔除无效数据并提取出关键数据；

步骤2、基于关键数据，遍历关键数据的全部寻源单条目，形成涵盖全部供应商关系的网络，并生成无向图；无向图中的每一个节点代表一个供应商，根据各供应商在同一标段中的出现次数来计算各节点之间的边的权重值；

步骤3、根据步骤2生成的无向图，以各个无向图的节点作为独立的社区，计算模块度：