[发明专利]一种围标检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种围标检测方法、装置、设备及介质，包括：获取招投标历史数据，并利用数据挖掘算法对招投标历史数据进行处理，得到第一群体；基于招投标历史数据，确定出第一群体中每个群体对应的指标数据，并从第一群体中提取出指标数据满足预设条件的群体，得到第二群体；基于第二群体对待检测投标项目的投标人进行检测，以确定待检测项目是否为围标项目。本申请先利用数据挖掘算法对招投标历史数据进行数据挖掘，得到频繁抱团投标的投标人的第一群体，然后从中确定出指标数据满足预设条件的第二群体，进而根据第二群体对待检测投标项目的投标人进行检测，以确定待检测项目是否为围标项目，提高了对围标群体的检测效率，降低漏检率及误检率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种围标检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

围标行为的识别与治理工作一直是国内外招标投标领域关注的热点问题之一。国内外众多学者在优化招投标机制、完善招标投标制度的法律架构、报价策略等方面展开了大量的研究工作。招投标监管部门在围标治理实践中，也总结了许多相关经验。

然而，传统的识别手段更多地依靠招投标项目的评审专家人工判断，依赖于专家的围标识别经验是否丰富。而围标表现多样，且行为隐蔽，依靠传统识别手段很难完全发现，使得招标投标主体围标依然屡禁不止，监管部门对招投标的事后监管困难重重，围标行为的治理效果不尽如人意。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种围标方法、装置、设备及存储介质，能够提高对围标群体的检测效率，降低漏检率及误检率。其具体方案如下：

本申请的第一方面提供了一种围标检测方法，包括：

获取招投标历史数据，并利用数据挖掘算法对所述招投标历史数据进行处理，以得到第一群体；其中，所述第一群体为在历史招投标项目中频繁抱团进行投标的投标人的群体的集合；

基于所述招投标历史数据，确定出所述第一群体中每个群体对应的指标数据，并从所述第一群体中提取出所述指标数据满足预设条件的群体，以得到第二群体；其中，所述指标数据反映所述第一群体中的各个群体为围标群体的概率；

基于所述第二群体对待检测投标项目的投标人进行检测，以确定所述待检测项目是否为围标项目。

可选的，所述获取招投标历史数据，包括：

获取历史招投标项目信息、参与项目的投标人信息、项目中标人信息，以得到招投标历史数据。

可选的，所述利用数据挖掘算法对所述招投标历史数据进行处理，以得到第一群体，包括：

利用频繁项集挖掘算法对所述招投标历史数据进行处理，以得到第一群体。

可选的，所述利用基于频繁项集的数据挖掘算法对所述招投标历史数据进行处理，以得到第一群体，包括：

利用所述招投标历史数据构建事务数据集；其中，所述事务数据集以所述招投标历史数据中每个招投标项目为事务、参与项目的投标人为项；

利用Apriori算法或FP-growth算法对所述事务数据集进行处理，以得到第一群体。

可选的，所述利用数据挖掘算法对所述招投标历史数据进行处理，以得到第一群体之后，还包括：

判断所述第一群体中的每个群体中的投标人的数量是否在预设范围，如果否，则将该群体从所述第一群体中剔除。

可选的，所述基于所述招投标历史数据，确定出所述第一群体中每个群体对应的指标数据，并从所述第一群体中提取出所述指标数据满足预设条件的群体，以得到第二群体，包括：

基于所述招投标历史数据，计算出所述第一群体中每个群体中的投标人对应的抱团中标率和非抱团中标率；