一种投标行为相似度的分析方法与终端与流程

    专利查询2023-10-20  111



    1.本发明涉及计算机技术领域,特别涉及一种投标行为相似度的分析方法与终端。


    背景技术:

    2.招投标是市场经济的一种商品经营方式,在国内外项目实施中己被广泛地采用,这种商品经营方式是在货物、工程和服务的采购行为中,招标人通过事先公布的采购要求,吸引众多的投标人按照同等条件进行平等竞争,按照规定程序井组织技术、经济和法律等方面专家对众多的投标人进行综合评审,从中择优选定项目的中标人的行为过程。
    3.围标串标指通常是指几个投标人之间相互约定,一致抬高或压低投标报价进行投标,通过限制竞争,排挤其他投标人,使某个利益相关者中标,从而谋取非法利益的手段和行为,是投标人之间横向联合的一种违法行为。在招投标领域,围标串标行为极大地损害了招标者的利益。
    4.目前,主要依靠招投标项目评审专家在开标现场人工比对投标文件以检测围标串标行为,这种方式成本高,效率低下,难以满足当前需求。


    技术实现要素:

    5.本发明所要解决的技术问题是:提供一种投标行为相似度的分析方法与终端,能够自动计算任意两个投标人一段时间内的投标行为相似度,提高围标串标行为的判断效率。
    6.为了解决上述技术问题,本发明采用的技术方案为:
    7.一种投标行为相似度的分析方法,包括步骤:
    8.s1、获取预设时间段内的所有的标信息以及所有投标人的投标信息;
    9.s2、根据所有的标信息以及所有投标人的投标信息,分别计算每个投标人的参与投标向量组、投标硬件信息向量组以及ip地址向量组,所述ip地址为投标人在所有参与投标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址;
    10.s3、根据预设的权重对各个投标人的所述参与投标向量组、所述投标硬件信息向量组以及所述ip地址向量组进行整合,得到各个投标人的混合权重向量空间;
    11.s4、根据向量夹角余弦值计算公式以及各个投标人的所述混合权重向量空间,计算任意两个投标人的投标行为相似度。
    12.为了解决上述技术问题,本发明采用的另一种技术方案为:
    13.一种投标行为相似度的分析终端,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
    14.s1、获取预设时间段内的所有的标信息以及所有投标人的投标信息;
    15.s2、根据所有的标信息以及所有投标人的投标信息,分别计算每个投标人的参与投标向量组、投标硬件信息向量组以及ip地址向量组,所述ip地址为投标人在所有参与投
    标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址;
    16.s3、根据预设的权重对各个投标人的所述参与投标向量组、所述投标硬件信息向量组以及所述ip地址向量组进行整合,得到各个投标人的混合权重向量空间;
    17.s4、根据向量夹角余弦值计算公式以及各个投标人的所述混合权重向量空间,计算任意两个投标人的投标行为相似度。
    18.本发明的有益效果在于:本发明的一种投标行为相似度的分析方法与终端,从参与投标的项目、投标的硬件信息以及投标人在所有参与投标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址三个纬度进行分析,计算两个投标人的投标行为相似度,可以作为行业监管人员进一步挖掘投标人的投标行为或者作为大数据分析的手段,提高围标串标行为的判断效率,防止招投标活动中出现的围标、串标等违法行为。
    附图说明
    19.图1为本发明实施例的一种投标行为相似度的分析方法的流程图;
    20.图2为本发明实施例的一种投标行为相似度的分析终端的结构图;
    21.标号说明:
    22.1、一种投标行为相似度的分析终端;2、处理器;3、存储器。
    具体实施方式
    23.为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果,以下结合实施方式并配合附图予以说明。
    24.请参照图1,一种投标行为相似度的分析方法,包括步骤:
    25.s1、获取预设时间段内的所有的标信息以及所有投标人的投标信息;
    26.s2、根据所有的标信息以及所有投标人的投标信息,分别计算每个投标人的参与投标向量组、投标硬件信息向量组以及ip地址向量组,所述ip地址为投标人在所有参与投标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址;
    27.s3、根据预设的权重对各个投标人的所述参与投标向量组、所述投标硬件信息向量组以及所述ip地址向量组进行整合,得到各个投标人的混合权重向量空间;
    28.s4、根据向量夹角余弦值计算公式以及各个投标人的所述混合权重向量空间,计算任意两个投标人的投标行为相似度。
    29.从上述描述可知,本发明的有益效果在于:本发明的一种投标行为相似度的分析方法与终端,从参与投标的项目、投标的硬件信息以及投标人在所有参与投标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址三个纬度进行分析,计算两个投标人的投标行为相似度,可以作为行业监管人员进一步挖掘投标人的投标行为或者作为大数据分析的手段,提高围标串标行为的判断效率,防止招投标活动中出现的围标、串标等违法行为。
    30.进一步地,所述步骤s2中所述参与投标向量组的计算具体为:
    31.s21、按照时间顺序对所述标信息进行排列,并对应标记为b1、b2、b3

    bn,建立第一初始向量组[b1,b2,b3

    bn];
    [0032]
    s22、根据各个投标人是否参与投标对所述初始向量组中对应的标记进行0和1的赋值,得到各个投标人的参与投标向量组。
    [0033]
    由上述描述可知,通过对标信息进行排列标记,以及根据各个投标人的参与情况进行0和1的赋值,从而得到参与投标向量组,能够反映各个投标人的投标情况。
    [0034]
    进一步地,所述步骤s2中投标硬件信息向量组的计算具体为:
    [0035]
    s23、获取所有投标信息中的所有投标硬件信息并汇总,对所有硬件信息进行标记,并按照固定顺序生成第二初始向量组[y1,y2,y3
    ……
    yn];
    [0036]
    s24、根据每个投标人投标信息中包含每个所述硬件信息的次数对所述第二初始向量组中的对应标记进行赋值,得到各个投标人的投标硬件信息向量组。
    [0037]
    由上述描述可知,对所有投标硬件信息进行汇总标记,并根据投标人投标信息是否包含对应硬件信息进行赋值,从而得到投标硬件信息向量组,能够反映各个投标人投标行为与硬件信息的关联。
    [0038]
    进一步地,所述步骤s2中ip地址向量组的计算具体为:
    [0039]
    s25、对所有投标人在所有参与投标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址进行汇总,并对应标记为ip1、ip2

    ipn,建立第三初始向量组[ip1,ip2

    ipn];
    [0040]
    s26、根据每个投标人是否在对应的ip地址进行过解密操作,对所述第三初始向量组中对应的标记进行0和1的赋值,得到每个投标人的ip地址向量组。
    [0041]
    由上述描述可知,对所有投标人在所有参与投标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址进行汇总和标记,并根据投标人是否在对应的ip地址进行过解密操作进行赋值,得到ip地址向量组,能够反映各个投标人投标的标中执行解密操作时的ip地址是否存在关联。
    [0042]
    进一步地,所述步骤s3具体为:
    [0043]
    根据预设的第一权重wa、第二权重wb和第三权重wc,对各个投标人的所述参与投标向量组va、所述投标硬件信息向量组vb以及所述ip地址向量组vc进行整合,得到各个投标人的混合权重向量空间u:
    [0044]
    u=[va
    ×
    wa,vb
    ×
    wb,vc
    ×
    wc]。
    [0045]
    由上述描述可知,通过三个分析纬度的向量组数据并赋予权重进行整合,从而得到混合权重向量空间,能够基于三个分析纬度来更全面地反映一个投标人的投标行为特征。
    [0046]
    请参照图2,一种投标行为相似度的分析终端,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
    [0047]
    s1、获取预设时间段内的所有的标信息以及所有投标人的投标信息;
    [0048]
    s2、根据所有的标信息以及所有投标人的投标信息,分别计算每个投标人的参与投标向量组、投标硬件信息向量组以及ip地址向量组,所述ip地址为投标人在所有参与投标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址;
    [0049]
    s3、根据预设的权重对各个投标人的所述参与投标向量组、所述投标硬件信息向量组以及所述ip地址向量组进行整合,得到各个投标人的混合权重向量空间;
    [0050]
    s4、根据向量夹角余弦值计算公式以及各个投标人的所述混合权重向量空间,计算任意两个投标人的投标行为相似度。
    [0051]
    从上述描述可知,本发明的有益效果在于:本发明的一种投标行为相似度的分析
    方法与终端,从参与投标的项目、投标的硬件信息以及投标人在所有参与投标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址三个纬度进行分析,计算两个投标人的投标行为相似度,可以作为行业监管人员进一步挖掘投标人的投标行为或者作为大数据分析的手段,提高围标串标行为的判断效率,防止招投标活动中出现的围标、串标等违法行为。
    [0052]
    进一步地,所述步骤s2中所述参与投标向量组的计算具体为:
    [0053]
    s21、按照时间顺序对所述标信息进行排列,并对应标记为b1、b2、b3

    bn,建立第一初始向量组[b1,b2,b3

    bn];
    [0054]
    s22、根据各个投标人是否参与投标对所述初始向量组中对应的标记进行0和1的赋值,得到各个投标人的参与投标向量组。
    [0055]
    由上述描述可知,通过对标信息进行排列标记,以及根据各个投标人的参与情况进行0和1的赋值,从而得到参与投标向量组,能够反映各个投标人的投标情况。
    [0056]
    进一步地,所述步骤s2中投标硬件信息向量组的计算具体为:
    [0057]
    s23、获取所有投标信息中的所有投标硬件信息并汇总,对所有硬件信息进行标记,并按照固定顺序生成第二初始向量组[y1,y2,y3
    ……
    yn];
    [0058]
    s24、根据每个投标人投标信息中包含每个所述硬件信息的次数对所述第二初始向量组中的对应标记进行赋值,得到各个投标人的投标硬件信息向量组。
    [0059]
    由上述描述可知,对所有投标硬件信息进行汇总标记,并根据投标人投标信息是否包含对应硬件信息进行赋值,从而得到投标硬件信息向量组,能够反映各个投标人投标行为与硬件信息的关联。
    [0060]
    进一步地,所述步骤s2中ip地址向量组的计算具体为:
    [0061]
    s25、对所有投标人在所有参与投标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址进行汇总,并对应标记为ip1、ip2

    ipn,建立第三初始向量组[ip1,ip2

    ipn];
    [0062]
    s26、根据每个投标人是否在对应的ip地址进行过解密操作,对所述第三初始向量组中对应的标记进行0和1的赋值,得到每个投标人的ip地址向量组。
    [0063]
    由上述描述可知,对所有投标人在所有参与投标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址进行汇总和标记,并根据投标人是否在对应的ip地址进行过解密操作进行赋值,得到ip地址向量组,能够反映各个投标人投标的标中执行解密操作时的ip地址是否存在关联。
    [0064]
    进一步地,所述步骤s3具体为:
    [0065]
    根据预设的第一权重wa、第二权重wb和第三权重wc,对各个投标人的所述参与投标向量组va、所述投标硬件信息向量组vb以及所述ip地址向量组vc进行整合,得到各个投标人的混合权重向量空间u:
    [0066]
    u=[va
    ×
    wa,vb
    ×
    wb,vc
    ×
    wc]。
    [0067]
    由上述描述可知,通过三个分析纬度的向量组数据并赋予权重进行整合,从而得到混合权重向量空间,能够基于三个分析纬度来更全面地反映一个投标人的投标行为特征。
    [0068]
    本发明的一种投标行为相似度的分析方法与终端,适用于在公开招投标时为了维护市场秩序,避免围标串标的违法行为,从而需要对各个招标人的投标行为进行分析的场景。
    [0069]
    请参照图1,本发明的实施例一为:
    [0070]
    一种投标行为相似度的分析方法,包括步骤:
    [0071]
    s1、获取预设时间段内的所有的标信息以及所有投标人的投标信息;
    [0072]
    s2、根据所有的标信息以及所有投标人的投标信息,分别计算每个投标人的参与投标向量组、投标硬件信息向量组以及ip地址向量组,所述ip地址为投标人在所有参与投标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址;
    [0073]
    所述步骤s2中所述参与投标向量组的计算具体为:
    [0074]
    s21、按照时间顺序对所述标信息进行排列,并对应标记为b1、b2、b3

    bn,建立第一初始向量组[b1,b2,b3

    bn];
    [0075]
    s22、根据各个投标人是否参与投标对所述初始向量组中对应的标记进行0和1的赋值,得到各个投标人的参与投标向量组。
    [0076]
    本实施例中,获取到的一段特定时间范围内的所有标,示例如下:
    [0077]
    标1(松溪县交通项目隧道洞壁亮化工程);
    [0078]
    标2(建瓯市东峰镇集镇污水处理厂及配套管网建设项目);
    [0079]
    标3(光泽县华桥乡2021年度农田基础设施修复项目(二次招标));
    [0080]
    ……

    [0081]
    标n(政和县2020年县道x894线水毁修复工程);
    [0082]
    按照开标时间排列标并标记每个标:
    [0083]
    [b1,b2,b3

    bn];
    [0084]
    而后以是否参与投标作为向量值组成对应空间的向量组va,其中参与投标为1,未参与为0,得到各个投标人的参与投标向量组,如下所示:
    [0085]
    投标人u1:[1,0,1,1,0,

    ,0];
    [0086]
    投标人u2:[0,1,1,0,0,

    ,1];
    [0087]
    投标人u2:[0,1,1,1,0,

    ,1];
    [0088]
    投标人un:
    ……

    [0089]
    所述步骤s2中投标硬件信息向量组的计算具体为:
    [0090]
    s23、获取所有投标信息中的所有投标硬件信息并汇总,对所有硬件信息进行标记,并按照固定顺序生成第二初始向量组[y1,y2,y3
    ……
    yn];
    [0091]
    s24、根据每个投标人投标信息中包含每个所述硬件信息的次数对所述第二初始向量组中的对应标记进行赋值,得到各个投标人的投标硬件信息向量组。
    [0092]
    本实施例中,获取到的所有投标信息中的所有投标硬件信息,示例如下:
    [0093]
    【投标人u1】:
    [0094]
    标1:#cpu:bfebfbff000306c3#主板:151261866500064#硬盘:derler ssd120gb scsidiskdevice硬盘id:dlds17b0735001#mac:0c:5b:8f:27:9a:64#ip:192.168.8.100#计算机名称:user-20180830we#用户名:user-20180830we\administrator#系统:x64-based pc#物理内存:8467533824;
    [0095]
    标2:#cpu:bfebfbff000306c3#主板:151261866500064#硬盘:derler ssd
    ……

    [0096]
    标3:#cpu:bfebfbff000306c3#主板:151261866500064#硬盘:derler ssd
    ……

    [0097]
    ……

    [0098]
    【投标人u1】:
    [0099]
    标1:#cpu:bfebfbff000306c3#主板:151261866500064#硬盘:st1000dm003-1sb10c;
    [0100]
    #硬盘id:dlds17b0735001#mac:00:50:56:c0:00:09;
    [0101]
    #ip:169.254.149.62#计算机名称:desktop-is67plj;
    [0102]
    #用户名:desktop-is67plj\suixing#系统:x64-based pc#物理内存:8467533824;
    [0103]
    标2:#cpu:bfebfbff000306c3#主板:151261866500064#硬盘:st1000dm0;
    [0104]
    标3:#cpu:bfebfbff000306c3#主板:151261866500064#硬盘:st1000dm0;
    [0105]
    ……

    [0106]
    【投标人n】
    ……

    [0107]
    对所有投标硬件信息进行汇总和标记,如下所示:
    [0108]
    bfebfbff000306c3(k1);
    [0109]
    to be filled by o.e.m.(k2);
    [0110]
    derler ssd 120gb scsi disk device(k3);
    [0111]
    dlds17b0735001(k4);
    [0112]
    0c:5b:8f:27:9a:64(k5);
    [0113]
    192.168.8.100(k6);
    [0114]
    user-20180830we(k7);
    [0115]
    user-20180830we\administrator(k8);
    [0116]
    x64-based pc(k9);
    [0117]
    8467533824(k10);
    [0118]
    bfebfbff000306c3(k1);
    [0119]
    151261866500064(m1);
    [0120]
    st1000dm003-1sb10c(m2);
    [0121]
    dlds17b0735001(k4);
    [0122]
    00:50:56:c0:00:09(m3);
    [0123]
    169.254.149.62(m4);
    [0124]
    desktop-is67plj(m5);
    [0125]
    desktop-is67plj\suixing(m6);
    [0126]
    x64-based pc(k9);
    [0127]
    8467533824(k10);
    [0128]
    汇总所有词汇:
    [0129]
    [k1、k2、k3、k4、k5、k6、k7、k8、k9、k10、m1、m2、m3、m4、m5、m6、
    ……
    ];
    [0130]
    跟据所有词对应列出各个投标硬件信息出现在各个投标人的偷笑信息中的词频的向量组vb,如下所示:
    [0131]
    投标人u1:[5,5,6,5,5,7,4,5,5,5,0,0,0,0,0,1];
    [0132]
    投标人u2:[5,0,0,5,0,0,0,0,6,6,6,6,5,5,3,3];
    [0133]
    投标人un:[
    ……
    ];
    [0134]
    例如,投标人u1中k1的词频为5,则表示投标人u1所投标的信息中有5次包含该k1硬件(bfebfbff000306c3)。
    [0135]
    所述步骤s2中ip地址向量组的计算具体为:
    [0136]
    s25、对所有投标人在所有参与投标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址进行汇总,并对应标记为ip1、ip2

    ipn,建立第三初始向量组[ip1,ip2

    ipn];
    [0137]
    s26、根据每个投标人是否在对应的ip地址进行过解密操作,对所述第三初始向量组中对应的标记进行0和1的赋值,得到每个投标人的ip地址向量组。
    [0138]
    本实施例中,获取到的各个投标人所有参与投标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址,示例如下:
    [0139]
    投标人u1:218.66.66.53,218.66.66.53,218.66.66.53,180.76.76.76,119.75.217.109;
    [0140]
    投标人u2:218.66.66.53,218.66.66.53,202.108.22.57,202.108.22.57,220.181.12.191;
    [0141]
    投标人u3:218.66.66.53,101.226.233.234,101.226.233.234;
    [0142]
    投标人un:
    ……

    [0143]
    按照ip地址的不同进行分词,并标记:
    [0144]
    218.66.66.53(ip1);
    [0145]
    180.76.76.76(ip2);
    [0146]
    119.75.217.109(ip3);
    [0147]
    202.108.22.57(ip4);
    [0148]
    220.181.12.191(ip5);
    [0149]
    101.226.233.234(ip6);
    [0150]
    ……

    [0151]
    汇总所有词汇:
    [0152]
    [ip1,ip2,ip3

    ipn];
    [0153]
    根据所有词对应列出投标人执行解密操作ip地址的词频向量组vc:
    [0154]
    投标人u1:[3,1,1 0,0,0];
    [0155]
    投标人u2:[2,2,0,2,1,0];
    [0156]
    投标人u3:[1,0,0,0,0,2];
    [0157]
    投标人un:[
    ……
    ];
    [0158]
    其中,投标人u1的ip1词频为3,即表示投标人u1参与投标的标中执行解密操作时在ip1(218.66.66.53)的次数为3次。
    [0159]
    s3、根据预设的权重对各个投标人的所述参与投标向量组、所述投标硬件信息向量组以及所述ip地址向量组进行整合,得到各个投标人的混合权重向量空间;
    [0160]
    所述步骤s3具体为:
    [0161]
    根据预设的第一权重wa、第二权重wb和第三权重wc,对各个投标人的所述参与投标向量组va、所述投标硬件信息向量组vb以及所述ip地址向量组vc进行整合,得到各个投标人的混合权重向量空间u:
    [0162]
    u=[va
    ×
    wa,vb
    ×
    wb,vc
    ×
    wc]。
    [0163]
    本实施例中,依次对上述三个步骤获取得到的向量组va,vb,vc,设置了对应的权重wa,wb,wc,并使va
    ×
    wa,vb
    ×
    wb,vc
    ×
    wc拼接组成新的向量空间:
    [0164]
    u=[va
    ×
    wa,vb
    ×
    wb,vc
    ×
    wc];
    [0165]
    本实施例中,以投标人u1为例,则如下所示:
    [0166]
    [1*wa,0*wa,1*wa,1*wa,0*wa,

    ,0*wa,
    [0167]
    5*wb,5*wb,6*wb,5*wb,5*wb,7*wb,4*wb,5*wb,5*wb,5*wb,0*wb,0*wb,0*wb,0*wb,0*wb,1*wb,
    [0168]
    3*wc,1*wc,1*wc 0*wc,0*wc,0*wc];
    [0169]
    其中,本实施例中wa取值为7,wb取值为2,wc取值为5。
    [0170]
    s4、根据向量夹角余弦值计算公式以及各个投标人的所述混合权重向量空间,计算任意两个投标人的投标行为相似度。
    [0171]
    本实施例中,对吼根据向量夹角余弦值计算公式对任意两个投标人的投标行为相似度进行计算。
    [0172]
    其公式如下所示:
    [0173]
    在多维向量空间中对于两个n维样本点a(x11,x12,

    ,x1n)和b(x21,x22,

    ,x2n),可以使用以下计算式计算x1、x2的夹角余弦值:
    [0174][0175]
    若计算得到的行为相似度逼近1,则认为在某一段时间范围内两两投标人投标行为相似或雷同,如行为相似度趋近0,则可以认为两两投标人的投标行为较为独立或相关联成都低。使用自定义多维向量空间的余弦夹角计算结果来分别计算某一段时间范围内两两投标企业之间的投标活动相似度,可以作为行业监管人员进一步挖掘投标人的投标行为,或者作为大数据分析的手段,防止招投标活动中出现的围标、串标等违法行为。
    [0176]
    请参照图2,本发明的实施例二为:
    [0177]
    一种投标行为相似度的分析终端1,包括处理器2、存储器3以及存储在所述存储器3中并可在所述处理器2上运行的计算机程序,所述处理器2执行所述计算机程序时实现以上实施例一中的步骤。
    [0178]
    本发明的一种投标行为相似度的分析方法与终端,其主要原理在于通过向量组的方式记录投标人的投标行为在多维度的数据特征,并根据向量夹角余弦值计算来确定两个向量的夹角余弦值,余弦值越趋近于1则表示两个向量夹角越小,即两个投标人行为越相似。
    [0179]
    综上所述,本发明提供的一种投标行为相似度的分析方法与终端,从参与投标的项目、投标的硬件信息以及投标人在所有参与投标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址三个纬度进行分析,计算两个投标人的投标行为相似度,可以作为行业监管人员进一步挖掘投标人的投标行为或者作为大数据分析的手段,提高围标串标行为的判断效率,防止招投标活动中出现的围标、串标等违法行为。
    [0180]
    以上所述仅为本发明的实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换,或直接或间接运用在相关的技术领域,均同理包括
    在本发明的专利保护范围内。

    技术特征:
    1.一种投标行为相似度的分析方法,其特征在于,包括步骤:s1、获取预设时间段内的所有的标信息以及所有投标人的投标信息;s2、根据所有的标信息以及所有投标人的投标信息,分别计算每个投标人的参与投标向量组、投标硬件信息向量组以及ip地址向量组,所述ip地址为投标人在所有参与投标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址;s3、根据预设的权重对各个投标人的所述参与投标向量组、所述投标硬件信息向量组以及所述ip地址向量组进行整合,得到各个投标人的混合权重向量空间;s4、根据向量夹角余弦值计算公式以及各个投标人的所述混合权重向量空间,计算任意两个投标人的投标行为相似度。2.根据权利要求1所述的一种投标行为相似度的分析方法,其特征在于,所述步骤s2中所述参与投标向量组的计算具体为:s21、按照时间顺序对所述标信息进行排列,并对应标记为b1、b2、b3

    bn,建立第一初始向量组[b1,b2,b3

    bn];s22、根据各个投标人是否参与投标对所述初始向量组中对应的标记进行0和1的赋值,得到各个投标人的参与投标向量组。3.根据权利要求1所述的一种投标行为相似度的分析方法,其特征在于,所述步骤s2中投标硬件信息向量组的计算具体为:s23、获取所有投标信息中的所有投标硬件信息并汇总,对所有硬件信息进行标记,并按照固定顺序生成第二初始向量组[y1,y2,y3
    ……
    yn];s24、根据每个投标人投标信息中包含每个所述硬件信息的次数对所述第二初始向量组中的对应标记进行赋值,得到各个投标人的投标硬件信息向量组。4.根据权利要求1所述的一种投标行为相似度的分析方法,其特征在于,所述步骤s2中ip地址向量组的计算具体为:s25、对所有投标人在所有参与投标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址进行汇总,并对应标记为ip1、ip2

    ipn,建立第三初始向量组[ip1,ip2

    ipn];s26、根据每个投标人是否在对应的ip地址进行过解密操作,对所述第三初始向量组中对应的标记进行0和1的赋值,得到每个投标人的ip地址向量组。5.根据权利要求1所述的一种投标行为相似度的分析方法,其特征在于,所述步骤s3具体为:根据预设的第一权重wa、第二权重wb和第三权重wc,对各个投标人的所述参与投标向量组va、所述投标硬件信息向量组vb以及所述ip地址向量组vc进行整合,得到各个投标人的混合权重向量空间u:u=[va
    ×
    wa,vb
    ×
    wb,vc
    ×
    wc]。6.一种投标行为相似度的分析终端,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:s1、获取预设时间段内的所有的标信息以及所有投标人的投标信息;s2、根据所有的标信息以及所有投标人的投标信息,分别计算每个投标人的参与投标向量组、投标硬件信息向量组以及ip地址向量组,所述ip地址为投标人在所有参与投标的
    标中执行解密操作时系统记录的ip地址;s3、根据预设的权重对各个投标人的所述参与投标向量组、所述投标硬件信息向量组以及所述ip地址向量组进行整合,得到各个投标人的混合权重向量空间;s4、根据向量夹角余弦值计算公式以及各个投标人的所述混合权重向量空间,计算任意两个投标人的投标行为相似度。7.根据权利要求6所述的一种投标行为相似度的分析终端,其特征在于,所述步骤s2中所述参与投标向量组的计算具体为:s21、按照时间顺序对所述标信息进行排列,并对应标记为b1、b2、b3

    bn,建立第一初始向量组[b1,b2,b3

    bn];s22、根据各个投标人是否参与投标对所述初始向量组中对应的标记进行0和1的赋值,得到各个投标人的参与投标向量组。8.根据权利要求6所述的一种投标行为相似度的分析终端,其特征在于,所述步骤s2中投标硬件信息向量组的计算具体为:s23、获取所有投标信息中的所有投标硬件信息并汇总,对所有硬件信息进行标记,并按照固定顺序生成第二初始向量组[y1,y2,y3
    ……
    yn];s24、根据每个投标人投标信息中包含每个所述硬件信息的次数对所述第二初始向量组中的对应标记进行赋值,得到各个投标人的投标硬件信息向量组。9.根据权利要求6所述的一种投标行为相似度的分析终端,其特征在于,所述步骤s2中ip地址向量组的计算具体为:s25、对所有投标人在所有参与投标的标中执行解密操作时系统记录的ip地址进行汇总,并对应标记为ip1、ip2

    ipn,建立第三初始向量组[ip1,ip2

    ipn];s26、根据每个投标人是否在对应的ip地址进行过解密操作,对所述第三初始向量组中对应的标记进行0和1的赋值,得到每个投标人的ip地址向量组。10.根据权利要求6所述的一种投标行为相似度的分析终端,其特征在于,所述步骤s3具体为:根据预设的第一权重wa、第二权重wb和第三权重wc,对各个投标人的所述参与投标向量组va、所述投标硬件信息向量组vb以及所述ip地址向量组vc进行整合,得到各个投标人的混合权重向量空间u:u=[va
    ×
    wa,vb
    ×
    wb,vc
    ×
    wc]。

    技术总结
    本发明公开了一种投标行为相似度的分析方法与终端;本发明获取预设时间段内的所有的标信息以及所有投标人的投标信息;根据所有的标信息以及所有投标人的投标信息,分别计算每个投标人的参与投标向量组、投标硬件信息向量组以及IP地址向量组;根据预设的权重对各个投标人的参与投标向量组、投标硬件信息向量组以及IP地址向量组进行整合,得到各个投标人的混合权重向量空间;根据向量夹角余弦值计算公式以及各个投标人的混合权重向量空间,计算任意两个投标人的投标行为相似度;从多维度分析行为投标人之间的行为相似度,提高围标串标行为的判断效率,防止招投标活动中出现的围标、串标等违法行为。标等违法行为。标等违法行为。


    技术研发人员:倪兆 江峰 张乐意 刘葳 陈星宏
    受保护的技术使用者:福建随行软件有限公司
    技术研发日:2022.02.10
    技术公布日:2022/5/25
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