CN110046973A - 一种基于关联关系大数据分析的围标串标检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于关联关系大数据分析的围标串标检测方法，包括：从招投标信息大数据中提取招投标关联信息数据；采用传导量化发散模型对提取的数据进行分析，得到招投标实体间的属性关系图谱数据；再采用采用传导量化聚合模型对得到的数据进行分析，得到聚合关系图谱数据；再采用闭合关联法分析模型对得到的数据进行分析，对存在闭合关联关系的企业进行疑点标注。通过本发明的方法，实现了对围标串标的智能化检测，大幅提升对于围标串标检测效率，检测更加全面，检测结果更加准确，智能化程度高，用户体验好。

Description

一种基于关联关系大数据分析的围标串标检测方法

技术领域

本发明涉及智慧审计领域，尤其是一种基于关联关系大数据分析的围标串标检测方法。

背景技术

在当前的招投标领域，尤其是政府采购招标领域，存在大量的围标串标的违法违规行为，这些围标串标行为破坏了公开公平公正的招投标文件，导致国有资产流失严重。

近年来审计局加大了招投标项目审计工作，由于围标串标行为隐蔽，现有人工审计为主的方式很难在短时间内发现投标企业之间的关联关系，发现围标串标企业行为。

当前，审计行业已经进入了大数据时代。大数据分析是审计业务今后发展的重要方向，也是审计部门必须面临的挑战。通过对投标企业的关联关系进行大数据分析，审计人员能够快速的挖掘企业之间的潜在联系，这对审计部门审计招投标项目能够起到很好的辅助作用。

目前学术界关于企业/人员的关联关系分析已经有大量的研究成果，但是这些研究成果多是过于理论化，并没有结合实际应用场景做特定的优化，尤其是针对围标串标行为分析方面的优化更少。基层审计部门人力有限，只能在一定辖区地理范围内开展工作，所以基于全量历史招投标、工商等数据的大数据分析算法输出的结果对于审计效率的提升、围标串标疑点行为发现与预警有着显著的帮助。

发明内容

本发明的发明目的在于：针对上述存在的问题，提供一种基于关联关系大数据分析的围标串标检测方法。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于关联关系大数据分析的围标串标检测方法，包括以下步骤：

S1：从接入的招投标信息大数据中，提取招投标关联信息数据，所述招投标关联信息数据涉及若干招投标实体；

S2：采用传导量化发散模型，对提取出的招投标关联信息数据进行分析，得到招投标实体间的属性关系图谱数据，并将招投标实体间的属性关系图谱数据持久化到数据库；

S3：采用传导量化聚合模型，对数据库中，招投标实体间的属性关系图谱数据中的若干量化指标进行分析，得到招投标实体间的聚合关系图谱数据，并将招投标实体间的聚合关系图谱数据持久化到数据库；

S4：采用闭合关联法分析模型，对数据库中，招投标实体间的聚合关联图谱数据进行分析，并将存在闭合关联关系的招投标实体进行疑点标注。

通过基于大数据的分析结果，使得对于围标串标的检测更加全面、准确、智能化。基于对大数据的分析，可以大幅提高围标串标检测的效率。同时，也能从更深层次检测出企业间隐藏的关联关系，提高检测精度。

进一步的，上述传导量化发散模型对招投标关联信息数据进行分析的过程为：

对于参与投标的招投标实体，对其股权信息所对应的股权关系个体所关联的投资数据进行量化传导，再对量化值进行发散计算。

进一步的，上述发散计算具体为：将招投标实体的股权信息所对应的股权关系个体进行量化，得到量化值，再将招投标实体与招投标实体的股权信息所对应的股权关系个体的量化值进行关联，建立招投标实体与股权关系个体之间的唯一关系；再用所述量化值在招投标信息大数据中匹配满足预设相似度的招投标实体，即可获取所述股权关系个体所关联的投资数据，再将参与招投标项目的招投标实体与所述投资数据进行关联。

进一步的，上述持久化到数据库的属性关系图谱数据为经过量化处理的数据。

进一步的，上述传导量化聚合模型对招投标实体间的属性关系图谱数据的若干量化指标进行分析的过程为：从招投标信息大数据中，提取中标招投标实体以及对应参与投标的其他招投标实体的实体信息，以及招投标实体股权信息所对应的股权关系个体信息，将同一个招投标实体的所有股权关系个体量化为同一股权关系实体；再将历史招投标项目的参与的股权关系实体用2加2，3加3……8加8（即从2加2、3加3直至8加8）的方式进行组合，对共同出现参与同一个招投标项目的组合进行计数，分析出其（共同出现参与同一个招投标项目的组合）出现次数与中标次数比例。

进一步的，S3中，对于属性关系图谱数据所进行的分析，为采用图团体检测算法所进行的聚合运算。

进一步的，上述闭合关联分析模型对招投标实体间的聚合关联图谱数据进行分析的过程为：以招投标项目为基础点，将参与该招投标项目的招投标实体作为发散点与基础点关联，再将招投标实体的股权信息对应的股权关系个体作为扩展点与基础点关联，后续再将所述股权关系个体所关联的其他招投标实体作为发散点与基础点进行关联，以此循环，直至所述聚合关联图谱数据中所有节点均被关联；若对于不同招投标实体所对应的股权关系个体存在相同的情况，则认定对应的招投标实体间存在闭环关联关系，其中，无论该闭环关联关系经过几级节点完成。

进一步的，上述疑点标注具体为：利用着重提示的方式对相应招投标实体进行标记和/或发出提醒信息。

进一步的，上述闭合关联法分析模型对招投标实体间的聚合关联图谱数据进行8级关联闭环分析。

进一步的，上述闭合关联分析模型采用图遍历算法完成对招投标实体间的聚合关联图谱数据的分析。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1、本发明改变了人工审计的方式，实现了对围标串标的智能化检测，对于围标串标检测效率有极大提升。同时，本发明依托于大数据平台，数据完整，不会出现遗漏检测的现象，相较于传统的抽查式审计方式，本发明可以实现全面的审计检查，检测结果准确、可靠。

2、采用多种分析模型配合检测，可以是检测结果更加清晰，同时具有很好的可视化效果，用户体验更好，获取信息的途径更简单。

3、本发明的检测结果对于审计人员对围标串标事件的判断上，具有极好的参考价值。可以有效提高审计人员的工作效率。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1是一个招投标项目涉及的招投标实体间的属性关系图谱数据的一个实施例。

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

本说明书（包括任何附加权利要求、摘要）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

如图1所示，本实施例公开了一种基于关联关系大数据分析的围标串标检测方法，包括以下步骤：

S1：从接入的招投标信息大数据中，提取出招投标关联信息数据，该招投标关联信息数据涉及若干招投标实体。该招投标关联信息数据为每个招投标项目所分别涉及到的信息，包括企业信息、股权关系信息、企业投标参与信息、企业对外合作信息等。

S2：采用传导量化发散模型，对提取出的招投标关联信息数据进行分析，得到招投标实体间的属性关系图谱数据，并将招投标实体间的属性关系图谱数据持久化到数据库。招投标信息大数据包括海量数据，通过传导量化发散模型，可以发现大数据中各实体间存在的关联关系；上述属性关系图谱数据可反映出招投标项目、相关企业、企业股东、企业人员等实体间的关联关系，如企业股东对相关企业的股权投资关系。

传导量化发散模型对招投标关联信息数据进行分析的过程为：

对参与投标的招投标实体的股权关系个体对外投资信息或有利益关系的工商主体的工商信息（如个体信息、注册资本、注册时间以及参股比例）进行量化传导，再对量化值进行发散计算，即可得到各招投标实体间的属性关系图谱数据。

上述对外投资信息或工商主体的工商信息的量化数据在数据值中无法建立直接的关系，但通过这些量化值进行发散计算后，可以间接的对多个主体间建立关联关系，从而发现招投标项目中存在相同利益关系的供应商。

上述发散计算具体为：将企业股东个体进行量化，得到量化值，再将企业个体与企业股东量化值进行关联，建立企业与股东之间的唯一关系。然后再用企业股东个体量化值在招投标信息大数据中匹配相近的利益主体（可设置相似度），即可获取企业股东个体投资的其他工商主体信息，再将参与招投标项目的招投标实体与所述其他工商主体信息关联。这样，就可得到各招投标实体间的属性关系图谱数据，从而确定各招投标实体间是否存在直接或间接的利益关系。

为了更清楚地反映出各实体间的关联关系，所持久化处理的属性关系图谱数据为经过量化处理的数据。经量化处理后，在属性关系图谱数据中，实体间的关系线即可直接展示出两实体间的关系数据，如企业股东对企业的持股比例、投资金额等。例如企业股东301、302、303和304均作为企业201的投资方，企业股东301与企业201间的关系线401即展示出企业股东301对于企业201的投资金额以及占股比例，关系线402则展示出企业股东301对企业202的投资金额及占股比例（其余关系线同理，附图中省略）。

S3：采用传导量化聚合模型，对数据库中，招投标实体间的属性关系图谱数据中的若干量化指标进行分析，得到招投标实体间的聚合关系图谱数据，并将招投标实体间的聚合关系图谱数据持久化到数据库。上述招投标实体间的聚合关系图谱数据可以反映出如历史招投标项目中，各企业间存在共同参与投标同一个项目的次数。次数越多，则说明相关企业间存在合作关系进行围标串标的嫌疑越大。

上述量化指标包括：参与投标的招投标实体的股权关系个体对外投资或有利益关系的其他工商主体的工商信息、招投标项目ID、分包号、中标金额等。传导量化聚合模型对招投标实体间的属性关系图谱数据的若干量化指标进行分析的过程为：从招投标信息大数据中，提取中标招投标实体（中标供应商）以及对应参与投标的其他招投标实体的实体信息，以及招投标实体股东信息，将相同利益实体的不同股东量化为同一股东实体。再将历史招投标项目的参与的股东实体用2加2，3加3……8加8的方式进行组合，对共同出现参与同一个招投标项目的组合进行计数，分析出出现次数与中标次数比例。得到招投标实体间的聚合关系图谱数据。

上述对于属性关系图谱数据所进行的分析，可以为采用图团体检测算法进行的聚合运算，计算过程为：将招投标实体间的属性关系图谱数据进行多实体碰撞检测。不同招投标实体之间存在多个不同围标串标嫌疑的组合，在历史招投标中标数据中进行匹配，如果该组合为中标组合，则将之标记为疑点数据。用于后续分析。

审计人员通过提取数据库中的属性关系图谱数据和/或聚合关系图谱数据，即可快速判断出存在重大围标串标嫌疑的企业及相关实体。

进一步的，为了实现围标串标检测的智能化，以进一步提高审计人员的工作效率，方法还包括：

S4：采用闭合关联法分析模型，对数据库中，招投标实体间的聚合关联图谱数据进行分析，并将存在闭合关联关系的企业进行疑点标注。所谓的闭合关联关系，即一个企业股东同时持有两家及以上的企业的股份，且这些企业中，存在至少两家企业同时参与了一个招投标项目的投标。例如图1中，企业股东301分别持有企业201和企业202的股份，而企业201和企业202同时参与了项目10的投标中，这样，企业股东301、企业201、企业202和项目10就形成了一个闭环，即存在闭环关联关系。同样的，企业股东302、企业201、企业202和项目10也存在闭环关联关系。

闭合关联分析模型对招投标实体间的聚合关联图谱数据进行分析的过程为：以招投标项目为基础点，将参与该招投标项目的招投标实体作为发散点与基础点关联，再将招投标实体的股东作为扩展点与基础点关联，后续再将股东参与或投资的其他企业信息作为发散点与基础点进行关联，再将所述的其他企业信息的股东作为新一级扩散点与基础点关联，以此循环，直至所有节点均被关联（即所有信息再无关联点）。若对于不同招投标实体的股东是同一人，模型则认定对应的招投标实体存在闭环关联关系，其中，无论该闭环关联关系经过几级节点完成。

上述将存在闭合关联关系的企业进行疑点标注，例如上述闭环中，对企业201和202进行疑点标注，所谓的疑点标注具体为：存在闭环关联关系的企业即为存在同一个股东利用多家企业对同一个招投标项目进行围标串标行为的嫌疑。闭环关联分析模型将存在闭环关联关系的企业标记为疑点数据。在呈现方式上，利用着重提示（如标红、加粗）的方式对企业进行标记并发出提醒信息。可以在审计人员调取数据时，突出显示或发出提示，以帮助审计人员快速做出判断。

为了进一步配合审计数据的特点，使检测结果更加准确。在本实施例中，上述闭合关联法分析模型对招投标实体间的聚合关联图谱数据进行8级关联闭环分析。具体分析流程为：在闭合关联分析模型分析时，将节点关联层级延伸至8级节点，同时对招投标实体隐藏股东信息的推算在非隐藏的最终层级基础上延伸到下一层或下两层。这样，更有利于发现多维的深层次利益关系。

对于闭合关联法分析模型，在一个实施方式中，可采用图遍历算法完成。具体的，依据聚合关联图谱数据从招投标项目节点开始，对参与投标的招投标实体（企业）节点以及其股东进行深层次节点遍历，对每一个节点的所有扩展点数据进行追踪关联，直至形成闭环关联关系或遍历完所有节点。将参与投标的所有招投标实体遍历完成后，会形成招投标项目的闭合关联关系分析图谱数据模型。通过分析模型，可以查找出所有招投标项目中所存在的闭环关联关系，进而为审计人员快速发现围标串标的企业提供数据辅助。

本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。

Claims (10)

1.一种基于关联关系大数据分析的围标串标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：从接入的招投标信息大数据中，提取招投标关联信息数据，所述招投标关联信息数据涉及若干招投标实体；

S2：采用传导量化发散模型，对提取出的招投标关联信息数据进行分析，得到招投标实体间的属性关系图谱数据，并将招投标实体间的属性关系图谱数据持久化到数据库；

S3：采用传导量化聚合模型，对数据库中，招投标实体间的属性关系图谱数据中的若干量化指标进行分析，得到招投标实体间的聚合关系图谱数据，并将招投标实体间的聚合关系图谱数据持久化到数据库；

S4：采用闭合关联法分析模型，对数据库中，招投标实体间的聚合关联图谱数据进行分析，并将存在闭合关联关系的招投标实体进行疑点标注。

2.如权利要求1所述的围标串标检测方法，其特征在于，所述传导量化发散模型对招投标关联信息数据进行分析的过程为：

对于参与投标的招投标实体，对其股权信息所对应的股权关系个体所关联的投资数据进行量化传导，再对量化值进行发散计算。

3.如权利要求2所述的围标串标检测方法，其特征在于，所述发散计算具体为：将招投标实体的股权信息所对应的股权关系个体进行量化，得到量化值，再将招投标实体与所述量化值进行关联，建立招投标实体与所述股权关系个体之间的唯一关系；再用所述量化值在招投标信息大数据中匹配满足预设相似度的招投标实体，即可获取所述股权关系个体相关联的投资数据，再将参与招投标项目的招投标实体与所述投资数据相关联。

4.如权利要求1-3之一所述的围标串标检测方法，其特征在于，所述持久化到数据库的属性关系图谱数据为经过量化处理的数据。

5.如权利要求1所述的围标串标检测方法，其特征在于，所述传导量化聚合模型对招投标实体间的属性关系图谱数据的若干量化指标进行分析的过程为：从招投标信息大数据中，提取中标招投标实体以及对应参与投标的其他招投标实体的实体信息，以及招投标实体股权信息所对应的股权关系个体信息，将同一个招投标实体的所有股权关系个体量化为同一股权关系实体；再将历史招投标项目的参与的股权关系实体采用2加2，3加3……8加8的方式进行组合，对共同出现参与同一个招投标项目的组合进行计数，分析出其出现次数与中标次数比例。

6.如权利要求5所述的围标串标检测方法，其特征在于，所述S3中，对于属性关系图谱数据所进行的分析，为采用图团体检测算法所进行的聚合运算。

7.如权利要求1所述的围标串标检测方法，其特征在于，所述闭合关联分析模型对招投标实体间的聚合关联图谱数据进行分析的过程为：以招投标项目为基础点，将参与该招投标项目的招投标实体作为发散点与基础点关联，再将招投标实体的股权信息对应的股权关系个体作为扩展点与基础点关联，后续再将所述股权关系个体所关联的其他招投标实体作为发散点与基础点进行关联，以此循环，直至所述聚合关联图谱数据中所有节点均被关联；若对于不同招投标实体所对应的股权关系个体存在相同情况，则认定对应的招投标实体间存在闭环关联关系，其中，无论该闭环关联关系经过几级节点完成。

8.如权利要求1所述的围标串标检测方法，其特征在于，所述疑点标注具体为：利用着重提示的方式对相应招投标实体进行标记和/或发出提醒信息。

9.如权利要求1所述的围标串标检测方法，其特征在于，所述闭合关联法分析模型对招投标实体间的聚合关联图谱数据进行8级关联闭环分析。

10.如权利要求1所述的围标串标检测方法，其特征在于，所述闭合关联分析模型采用图遍历算法完成对招投标实体间的聚合关联图谱数据的分析。