[发明专利]一种基于大数据的企业信用状态标识构建方法

权利要求书

1.一种基于大数据的企业信用状态标识构建方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：归集企业信用数据；

步骤S2：将原始数据进行处理并设定若干个维度的标识体系；

步骤S3：归集的数据与企业通过唯一标识进行匹配关联，形成一对一的映射关系；

步骤S4：通过TF-IDF算法，为企业分别计算各个信用状态标识的可信度。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的企业信用状态标识构建方法，其特征在于，在步骤S1中，企业信用数据包括企业基本情况、奖励情况、处罚情况的原始数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的企业信用状态标识构建方法，其特征在于，在步骤S2中，通过清洗、去重、格式转换，设定五个维度，分别是：基本情况、财务状况、遵纪守法、社会责任和发展潜力。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的企业信用状态标识构建方法，其特征在于，五个维度设定有二级维度：

基本情况包括：成立年限、注册资本、变更情况、经营状态、法定代表人、年度报告、行业评价七个二级维度；

财务状况包括：金融借贷、纳税遵从两个二级维度；

遵纪守法包括：公共事业、行政处罚次数、严重失信名单、重点关注、失信惩戒、司法处理、其他黑名单七个二级维度；

社会责任包括：社保缴纳、慈善捐赠、表彰奖励、其他红名单四个二级维度。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的企业信用状态标识构建方法，其特征在于，将每个二级维度进行标识分类，分类类型有统计计算标识、既定事实标识，对统计计算类标识设定标准阈值。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的企业信用状态标识构建方法，其特征在于，在步骤S3中，唯一标识为企业的统一社会信用代码。

7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的企业信用状态标识构建方法，其特征在于，在步骤S4中，TF-IDF算法数学公式为：

可信度＝TF*IDF，TF的数学公式为其中n_i，j表示在某个企业身上某个标识的个数，∑_k n_k，j表示该企业全部标识个数。IDF的数学公式为其中|D|表示全部企业的全部标识之和，|{j：t_i∈d_j}|表示所有具有某个标签的企业之和。