[发明专利]一种基于随机森林算法的消费品召回效果评估方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于随机森林算法的消费品召回效果评估方法及装置，涉及产品召回技术领域。包括：获取召回消费品的数据与资料，基于层级评估模型以及逻辑框架法，提取召回消费品的流程中、影响召回效果的关键因子；确定关键因子对应的评分，将关键因子对应的评分输入到消费品召回效果评估模型；基于关键因子的评分以及消费品召回效果评估模型，得到召回效果优度值，基于召回效果优度值对召回效果进行分级，基于分级结果得到召回效果的残余风险。本发明能够通过随机森林算法有效弥补召回效果评估中主观性较强、指标定量化困难等问题，为消费品召回效果评估提供理论依据。

技术领域

本发明涉及产品召回技术领域，特别是指一种基于随机森林算法的消费品召回效果评估方法及装置。

背景技术

尽管当前我国消费品召回的次数和数量都相当大，一定程度上保证了消费者的人身和财产安全，但是，召回措施是否有效、召回后是否存在残余风险、消费者是否满意等问题仍没有明确的评判标准。

缺陷消费品事故的发生一般牵涉范围较广，既包括生产者自身，也包括生产者的各类利益相关者，因此在事故发生后，如果处理不当，容易引发利益群体之间的矛盾。消费品召回效果评估研究能够指导企业的产品召回管理与危机处理实践，从而能在某种程度上防止发生由缺陷产品引起的多方利益群体的矛盾。

然而当前缺乏有效的评估标准或评估体系较片面，不能从多个指标和维度对消费品的召回效果进行客观评价，从而无法有效提高消费品召回率和召回流程的便捷性。

发明内容

本发明针对现有技术缺乏有效的评估标准或评估体系较片面，不能从多个指标和维度对消费品的召回效果进行客观评价，从而无法有效提高消费品召回率和召回流程的便捷性的问题，提出了本发明。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

一种基于随机森林算法的消费品召回效果评估方法，该方法应用于电子设备，该方法包括：

S1、获取召回消费品的数据与资料，基于层级评估模型以及逻辑框架法，提取召回消费品的流程中、影响召回效果的关键因子。

S2、确定关键因子对应的评分，将关键因子对应的评分输入到消费品召回效果评估模型。

S3、基于关键因子的评分以及消费品召回效果评估模型，得到召回效果优度值，基于召回效果优度值对召回效果进行分级，基于分级结果得到召回效果的残余风险。

可选地，S1中的关键因子包括基准退回率指标体系关键因子、召回效果评估指标体系关键因子。

其中，基准退回率指标体系关键因子包括两个基准退回率一级指标，为消费品固有属性、消费者敏感度。

基准退回率一级指标中的消费品固有属性包括两个基准退回率二级指标，为单值、损耗比。

基准退回率一级指标中的消费者敏感度包括三个基准退回率二级指标，为对缺陷的判断能力、日常环境匹配性、消费者偏向性。

召回效果评估指标体系关键因子包括三个召回效果评估一级指标，为同一缺陷召回后受伤情况、实际召回退回率除以基准召回退回率的商值、评价。

召回效果评估一级指标中的同一缺陷召回后受伤情况包括两个召回效果评估二级指标，为召回后受伤频次、次生危险。

召回效果评估一级指标中的评价包括三个召回效果评估二级指标，为消费者满意度、监管机构满意度、网络舆论情况。

可选地，S2中的消费品召回效果评估模型包括：基准退回率计算模块和召回效果评估模块。

基于关键因子的评分以及消费品召回效果评估模型，得到召回效果优度值包括：

将基准退回率指标体系关键因子的评分输入到基准退回率计算模块，得到基准召回退回率。