一种集体经济组织信用信息等级分析方法及系统技术方案

本申请提供的一种集体经济组织信用信息等级分析方法及系统，在确定目标检测事项的目标用户信用评价线程系数时，不仅考虑了待处理检测事项的知识字符数据，还引入了目标检测事项的用户要素种类的种类划分信息，以及与种类划分信息指示的目标用户要素种类关联的指定用户信用评价线程系数，通过知识字符数据和种类划分信息对指定用户信用评价线程系数进行更新，可以使得到的目标用户信用评价线程系数与目标检测事项的目标用户要素种类更为关联，从而能够有效提高目标线程系数的精确性和可靠性，进而能够提高信用评价等级的可信度。进而能够提高信用评价等级的可信度。进而能够提高信用评价等级的可信度。

【技术实现步骤摘要】
一种集体经济组织信用信息等级分析方法及系统


[0001]本申请涉及数据分析
，具体而言，涉及一种集体经济组织信用信息等级分析方法及系统。

技术介绍

[0002]随着社会的不断进步和发展，计算机的应用越来越广泛，农村集体经济组织数量越来越多，集体经济组织的用户信用信息需要根据定量和定性多层因素进行评估，在评估的过程中可能存在分析线程的性能不完善的情况，这样一来，无法精确的进行信用安全评估，因此亟需一种技术方案以改善上述技术问题。

技术实现思路

[0003]为改善相关技术中存在的技术问题，本申请提供了一种集体经济组织信用信息等级分析方法及系统。
[0004]第一方面，提供一种集体经济组织信用信息等级分析方法，所述方法至少包括：获得涵盖目标检测事项的待分析用户信息；通过事先配置的人工智能分析线程，抽取所述待分析用户信息的知识字符数据，并对所述目标检测事项的用户要素种类进行种类划分，得到所述目标检测事项对应的种类划分信息；获得与所述种类划分信息指示的目标用户要素种类关联的指定用户信用评价线程系数；依据所述知识字符数据和所述种类划分信息，对所述目标用户要素种类关联的指定用户信用评价线程系数进行更新，得到用于表示所述目标检测事项的目标用户信用评价线程系数。
[0005]在一种独立实施的实施例中，所述人工智能分析线程按照以下方式配置得到：抽取涵盖了范例检测事项的用户信息示例的范例知识字符数据，并对所述范例检测事项的范例用户要素种类进行种类划分，得到所述范例检测事项对应的范例种类划分信息；获得与所述范例种类划分信息指示的范例用户要素种类关联的指定范例用户信用评价线程系数；依据所述范例知识字符数据和所述范例种类划分信息，对所述指定范例用户信用评价线程系数进行更新，得到用于表示所述范例检测事项的目标范例用户信用评价线程系数；依据所述范例检测事项对应的目标范例用户信用评价线程系数和所述范例检测事项对应的当前用户信用评价线程系数，对初始人工智能分析线程中的线程系数值进行更新，在配置完成后得到所述人工智能分析线程，所述当前用户信用评价线程系数涵盖于事先批注的与所述范例检测事项对应的当前检测事项信息中。
[0006]在一种独立实施的实施例中，所述获得与所述种类划分信息指示的目标用户要素种类关联的指定用户信用评价线程系数，包括：依据所述种类划分信息，确定所述目标检测事项所属的目标用户要素种类；在事先搭建的检测事项历史数据集中获得与所述目标用户要素种类关联的指定用户信用评价线程系数；所述检测事项历史数据集中涵盖若干种指定用户信用评价线程系数，每一种指定用户信用评价线程系数用于表示所述目标检测事项的一种用户要素种类。
[0007]在一种独立实施的实施例中，所述依据所述知识字符数据和所述种类划分信息，对所述目标用户要素种类关联的指定用户信用评价线程系数进行更新，得到用于表示所述目标检测事项的目标用户信用评价线程系数，包括：依据所述知识字符数据和所述种类划分信息，确定用户信用评价线程系数误差，所述用户信用评价线程系数误差用于表示所述目标检测事项的当前用户信用评价线程系数和所述目标用户要素种类关联的指定用户信用评价线程系数之间的区别数据；依据所述用户信用评价线程系数误差，对所述目标用户要素种类关联的指定用户信用评价线程系数进行更新后，得到用于表示所述目标检测事项的目标用户信用评价线程系数。
[0008]在一种独立实施的实施例中，所述抽取所述待分析用户信息的知识字符数据，并对所述目标检测事项的用户要素种类进行种类划分，得到所述目标检测事项对应的种类划分信息，包括：依据所述待分析用户信息和事先配置的数据翻译单元，抽取所述待分析用户信息的知识字符数据；依据所述知识字符数据和事先配置的种类划分单元，对所述目标检测事项的用户要素种类进行种类划分，得到所述目标检测事项对应的种类划分信息。
[0009]在一种独立实施的实施例中，所述种类划分信息涵盖在若干个用户要素种类下的特征值搭建的特征值队列；所述依据所述种类划分信息，确定所述目标检测事项所属的目标用户要素种类，包括：获得所述特征值队列中最高的特征值对应的用户要素种类确定为目标用户要素种类。
[0010]在一种独立实施的实施例中，在得到用于表示所述目标检测事项的目标用户信用评价线程系数之后，所述集体经济组织信用信息等级分析方法还包括：依据所述目标用户信用评价线程系数，优化并输出与所述目标检测事项对应的用户信用评价线程。
[0011]在一种独立实施的实施例中，所述获得与所述范例种类划分信息指示的范例用户要素种类关联的指定范例用户信用评价线程系数，包括：依据所述范例种类划分信息，确定所述范例检测事项所属的范例用户要素种类；在事先搭建的范例检测事项历史数据集中获得与所述范例用户要素种类关联的指定范例用户信用评价线程系数；所述范例检测事项历史数据集中涵盖若干种指定范例用户信用评价线程系数，每一种指定范例用户信用评价线程系数用于表示所述范例检测事项的一种范例用户要素种类。
[0012]在一种独立实施的实施例中，所述依据所述范例知识字符数据和所述范例种类划分信息，对所述指定范例用户信用评价线程系数进行更新，得到用于表示所述范例检测事项的目标范例用户信用评价线程系数，包括：依据所述范例知识字符数据和所述范例种类划分信息，确定范例用户信用评价线程系数误差，所述范例用户信用评价线程系数误差用于表示所述范例检测事项对应的当前范例用户信用评价线程系数和所述范例用户要素种类关联的指定范例用户信用评价线程系数之间的区别数据；依据所述范例用户信用评价线程系数误差对所述范例检测事项对应的指定范例用户信用评价线程系数进行更新后，得到用于表示所述范例检测事项的目标范例用户信用评价线程系数。
[0013]在一种独立实施的实施例中，所述当前检测事项信息还包括所述范例检测事项的当前用户要素种类对应的当前指定范例用户信用评价线程系数；所述线程系数值包括用于抽取范例知识字符数据的数据翻译单元对应的第一线程系数值，用于确定所述范例种类划分信息的种类划分单元对应的第二线程系数值，以及用于确定所述范例用户信用评价线程系数误差的系数预测单元对应的第三线程系数值；所述依据所述范例检测事项对应的目标
范例用户信用评价线程系数和所述范例检测事项对应的当前用户信用评价线程系数，对初始人工智能分析线程中的线程系数值进行更新，包括：依据所述指定范例用户信用评价线程系数和所述当前指定范例用户信用评价线程系数，确定所述指定范例用户信用评价线程系数对应的第一质量指标线程；依据所述范例检测事项对应的目标范例用户信用评价线程系数和所述范例检测事项对应的当前用户信用评价线程系数，确定所述目标范例用户信用评价线程系数对应的第二质量指标线程；依据所述第一质量指标线程和所述第二质量指标线程，对所述第一线程系数值、所述第二线程系数值和所述第三线程系数值进行更新。
[0014]在一种独立实施的实施例中，所述人工智能分析线程的线程系数值还包括所述事先搭建的范例检测事项历史数据集中各个指定范例用户信用评价线程系数对应的系数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种集体经济组织信用信息等级分析方法，其特征在于，所述方法至少包括：获得涵盖目标检测事项的待分析用户信息；通过事先配置的人工智能分析线程，抽取所述待分析用户信息的知识字符数据，并对所述目标检测事项的用户要素种类进行种类划分，得到所述目标检测事项对应的种类划分信息；获得与所述种类划分信息指示的目标用户要素种类关联的指定用户信用评价线程系数；依据所述知识字符数据和所述种类划分信息，对所述目标用户要素种类关联的指定用户信用评价线程系数进行更新，得到用于表示所述目标检测事项的目标用户信用评价线程系数。2.根据权利要求1所述的集体经济组织信用信息等级分析方法，其特征在于，所述人工智能分析线程按照以下方式配置得到：抽取涵盖了范例检测事项的用户信息示例的范例知识字符数据，并对所述范例检测事项的范例用户要素种类进行种类划分，得到所述范例检测事项对应的范例种类划分信息；获得与所述范例种类划分信息指示的范例用户要素种类关联的指定范例用户信用评价线程系数；依据所述范例知识字符数据和所述范例种类划分信息，对所述指定范例用户信用评价线程系数进行更新，得到用于表示所述范例检测事项的目标范例用户信用评价线程系数；依据所述范例检测事项对应的目标范例用户信用评价线程系数和所述范例检测事项对应的当前用户信用评价线程系数，对初始人工智能分析线程中的线程系数值进行更新，在配置完成后得到所述人工智能分析线程，所述当前用户信用评价线程系数涵盖于事先批注的与所述范例检测事项对应的当前检测事项信息中。3.根据权利要求1所述的集体经济组织信用信息等级分析方法，其特征在于，所述获得与所述种类划分信息指示的目标用户要素种类关联的指定用户信用评价线程系数，包括：依据所述种类划分信息，确定所述目标检测事项所属的目标用户要素种类；在事先搭建的检测事项历史数据集中获得与所述目标用户要素种类关联的指定用户信用评价线程系数；所述检测事项历史数据集中涵盖若干种指定用户信用评价线程系数，每一种指定用户信用评价线程系数用于表示所述目标检测事项的一种用户要素种类。4.根据权利要求1所述的集体经济组织信用信息等级分析方法，其特征在于，所述依据所述知识字符数据和所述种类划分信息，对所述目标用户要素种类关联的指定用户信用评价线程系数进行更新，得到用于表示所述目标检测事项的目标用户信用评价线程系数，包括：依据所述知识字符数据和所述种类划分信息，确定用户信用评价线程系数误差，所述用户信用评价线程系数误差用于表示所述目标检测事项的当前用户信用评价线程系数和所述目标用户要素种类关联的指定用户信用评价线程系数之间的区别数据；依据所述用户信用评价线程系数误差，对所述目标用户要素种类关联的指定用户信用评价线程系数进行更新后，得到用于表示所述目标检测事项的目标用户信用评价线程系数。5.根据权利要求1所述的集体经济组织信用信息等级分析方法，其特征在于，所述抽取
所述待分析用户信息的知识字符数据，并对所述目标检测事项的用户要素种类进行种类划分，得到所述目标检测事项对应的种类划分信息，包括：依据所述待分析用户信息和事先配置的数据翻译单元，抽取所述待分析用户信息的知识字符数据；依据所述知识字符数据和事先配置的种类划分单元，对所述目标检测事项的用户要素种类进行种类划分，得到所述目标检测事项对应的种类划分信息。6.根据权利要求3所述的集体经济组织信用信息等级分析方法，其特征在于，所述种类划分信息涵盖在若干个用户要素种类下的特征值搭建的特征值队列；所述依据所述种类划分信息，确定所述目标检测事项所属的目标用户要素种类，包括：获得所述特征值队列中最高的特征值对应的用户要素种类确定为目标用户要素种类。7.根据权利要求6所述的集体经济组织信用信息等级分析方法，其特征在于，在得到用于表示所述目标检测事项的目标用户信用评价线程系数之后，所述集体...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺晓冬，张展，牟方才，周静，谭希敏，王彦，张先鹏，吴玄，邱川林，
申请(专利权)人：易天气北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：