[发明专利]一种基于知识图谱的低保鉴别方法

摘要

本发明提供一种基于知识图谱的低保鉴别方法，包括：1、获取人物的行为和属性信息数据；2、构建人物和人物、人物和属性、人物和商品实体之间的关系，形成人物知识图谱；3、通过搜索人物知识图谱统计人物特征数据；4、根据统计好的人物特征数据构建训练数据集；5、建立分类模型，通过训练数据集对决策树分类器进行训练；6、使用训练好的决策树分类器对人物特征数据进行计算和判别，判别该人物特征数据针对的人物是否为低保人员，完成低保人员和非低保人员的分类；7、若预测人员中出现N％以上是骗保人员，则最低保障的规章制度可能存在漏洞，需要进行调整。本发明可以为有关部门的决策制定和政策实施提供建议，使老百姓的生活得到了保障。

主权项

1.一种基于知识图谱的低保鉴别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、获取人物的行为和属性信息数据，包括低保人物信息数据和非低保人物信息数据；步骤2、根据所述人物的行为和属性信息数据来构建人物和人物、人物和属性以及人物和商品实体之间的关系，形成人物知识图谱；并将人物和人物、人物和属性以及人物和商品实体之间的关系的结果存储于数据库中；步骤3、通过搜索人物知识图谱来统计人物特征数据；步骤4、根据统计好的人物特征数据构建训练数据集，该训练数据集具有复数条低保人员与非低保人员的人物特征数据；步骤5、建立分类模型，分为低保人员和非低保人员两个类别，通过所述训练数据集对该分类模型中的决策树分类器进行训练；步骤6、输入需要进行判别的人物特征数据到训练好的分类模型中，使用训练好的决策树分类器对需要进行判别的人物特征数据进行计算和判别，判别该人物特征数据针对的人物是否为低保人员，如果判别结果为该人物属于非低保人员，则说明可能存在骗保的行为，需要将该人物列为重点关注对象，通过委派人员进行实地调查；如果判别结果为该人物属于低保人员，则说明不存在骗保的行为；从而完成低保人员和非低保人员的分类；步骤7、在判别结果中，若预测人员中出现N％以上是骗保人员，则最低保障的规章制度可能存在漏洞，需要根据实际情况进行适当调整；其中，N为用户自行设定的整数。