[发明专利]基于水费回收的风险评估方法及系统

权利要求书

1.基于水费回收的风险评估方法，其特征在于，包括：

获取用水用户的样本数据；

建立用水用户的标签库；

形成水费回收风险画像；

通过C5.0决策树算法对所述水费回收风险画像进行训练并生成分类模型，并且对所述分类模型进行固化；

对业务系统数据库进行实时监控，当检测到有数据源变化时，对用户敏感数据进行分析并生成实时用户标签；

通过爬虫工具结合互联网舆情系统的数据并生成舆情标签；

根据所述实时用户标签、所述舆情标签、所述标签库的标签通过固化后的分类模型对用户水费回收风险进行评估。

2.根据权利要求1所述的基于水费回收的风险评估方法，其特征在于，所述获取用水用户的样本数据，包括：

从所述业务系统数据库中抽取营收系统、报装系统、呼叫中心系统、微信服务系统、网上营业厅系统和网页爬虫系统中的全景数据，并且通过ETL工具对所述全景数据进行融合清洗后，根据业务属性对融合清洗后的全景数据进行聚类产生所述样本数据，其中，所述样本数据包括用户档案数据、水表档案数据、抄表数据、智能水表数据、收费数据、报装数据、服务工单数据、热线数据、停水通知数据、水质数据、水压数据和舆情等数据。

3.根据权利要求1所述的基于水费回收的风险评估方法，其特征在于，所述建立用水用户的标签库，包括：

对所述样本数据进行统计分析和聚类分类，并且形成所述标签库；

所述标签库包括基本标签、安全标签、违约违章标签、合作标签和舆情标签。

4.根据权利要求1至3任一项所述的基于水费回收的风险评估方法，其特征在于，所述形成水费回收风险画像，包括：

从所述样本数据和所述标签库中筛选或计算用于进行水费回收风险评估的数据，并且形成水费回收风险评估标签；

将用户户号与所述水费回收风险评估标签一一对应，并形成用水用户的水费回收风险画像。

5.根据权利要求1至3任一项所述的基于水费回收的风险评估方法，其特征在于，所述通过C5.0决策树算法对所述水费回收风险画像进行训练并生成分类模型，包括：

对所述水费回收风险画像进行训练，并得到所述分类模型的分类准确度、准确分类覆盖率和分类稳定性；

判断所述分类准确度、所述准确分类覆盖率和所述分类稳定性是否达到预设值，若所述分类准确度、所述准确分类覆盖率和所述分类稳定性均达到预设值后，则对所述分类模型进行固化。

6.基于水费回收的风险评估系统，其特征在于，包括：

样本获取模块，用于获取用水用户的样本数据；

标签库模块，用于建立用水用户的标签库；

画像形成模块，用于形成水费回收风险画像；

模型建立模块，用于通过C5.0决策树算法对所述水费回收风险画像进行训练并生成分类模型，并且对所述分类模型进行固化；

第一标签生成模块，用于对业务系统数据库进行实时监控，当检测到有数据源变化时，对用户敏感数据进行分析并生成实时用户标签；

第二标签生成模块，用于通过爬虫工具结合互联网舆情系统的数据并生成舆情标签；

风险评估模块，用于根据所述实时用户标签、所述舆情标签、所述标签库的标签通过固化后的分类模型对用户水费回收风险进行评估。

7.根据权利要求6所述的基于水费回收的风险评估系统，其特征在于，所述样本获取模块获取用水用户的样本数据，包括：

从所述业务系统数据库中抽取营收系统、报装系统、呼叫中心系统、微信服务系统、网上营业厅系统和网页爬虫系统中的全景数据，并且通过ETL工具对所述全景数据进行融合清洗后，根据业务属性对融合清洗后的全景数据进行聚类产生所述样本数据，其中，所述样本数据包括用户档案数据、水表档案数据、抄表数据、智能水表数据、收费数据、报装数据、服务工单数据、热线数据、停水通知数据、水质数据、水压数据和舆情等数据。