[发明专利]一种企业异常监测方法、装置及介质

权利要求书

1.一种企业异常监测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S10、获取企业提供给市场监管部门的历史属性数据，对历史属性数据进行关联整合构建企业画像数据集；

S20、选择对监测结果有影响力的属性数据；

S30、根据所选择的属性数据与监测结果构建企业检查预测模型，并对其进行训练；

S40、采用已训练完成的企业检查预测模型根据目标企业的属性数据进行预测，获取目标企业的异常监测结果。

2.根据权利要求1所述的企业异常监测方法，其特征在于，步骤S40之后还包括：

S50、根据监测结果，市场监管部门对异常企业进一步检查。

3.根据权利要求1所述的企业异常监测方法，其特征在于，步骤S20所述的选择对监测结果有影响力的属性数据，具体为：从原有的属性数据中删除影响预测结果小或共线变量。

4.根据权利要求3所述的企业异常监测方法，其特征在于，所述的步骤S20，包括如下步骤：

S201、对企业画像数据集中的属性各复制一个副本，使得数据集中共有2倍量的属性；

S202、将所述2倍量的属性作为输入，运行随机森林算法；

S203、分别计算原属性和副本属性的重要性得分；

S204、在所有副本属性重要性得分中找到最大值；

S205、在原始属性中，将重要性得分低于和高于副本属性重要性得分最大值的属性分别进行标记；

S206、重复步骤S202至步骤S205，直至所有的原始属性均得到标记；

S207、删除所有的副本属性及标记得分低的属性，获得新的属性集。

5.根据权利要求1所述的企业异常监测方法，其特征在于，所述的监测结果，包括“正常”和“异常”。

6.根据权利要求1所述的企业异常监测方法，其特征在于，所述的企业检查预测模型采用前馈神经网络。

7.一种企业异常监测装置，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，耦合至所述的处理器并存储有指令，所述的指令在由所述处理器执行实现权利要求1至6中任一项所述的企业异常监测方法的步骤。

8.一种计算机可读取存储介质，其特征在于，所述计算机可读取存储介质存储有企业异常监测方法的应用程序，所述应用程序实现如权利要求1至6中任一项所述的企业异常监测方法的步骤。