基于模糊层次分析法的社会风险评估系统及方法与流程

1.本发明涉及一种基于模糊层次分析法的社会风险评估系统及方法，属于数据挖掘技术领域。


背景技术：

2.目前，国内社会风险评估方法主要是利用层次分析法、德菲尔法和主观判断法对指标权重进行更新，从而对风险事件进行评估。周文彬
1.利用层次分析法构建了社会风险预警指标体系权重，李丽华
2.等人利用德菲尔法构建群体性事件预警指标权重，李永利
3.采用主观判断法设置社会风险指标权重；楚才元
4.、周旭霞等人
5.利用数理统计等方法构建社会稳定指标的权重，并利用风险矩阵方法进行评估。在社会风险事件中，少有文献表明对上报的事件或者线索利用自然语言处理(nlp，natural language processing)相关的技术进行自动化解析。
3.德菲尔法可以避免群体决策的一些缺点，但依然会受到权威专家的影响，且和主观判断法一样，受个人经验的影响较大；层次分析法是一种定性和定量相结合的分析方法，将复杂的问题层次化、结构化，并且数据量较少就可以获得指标权重，但在指标过多时，数据统计量大，不容易通过一致性检验，权重比较难以确定。
4.参考文献：
5.[1]周文彬.转型时期中国社会风险评估指标体系研究[d]，华中师范大学，2007。
[0006]
[2]李丽华，刘舒.群体性事件预警指标体系研究[j]，中国人民公安大学学报(社会科学版)，2011，27(06):58-62。
[0007]
[3]李永利.中国社会风险预警机制研究[d]，西南财经大学，2011。
[0008]
[4]楚才元.深化社会稳定风险评估工作研究[m].兰州:甘肃文化出版社，2015。
[0009]
[5]周旭霞，沈芬，洪洁著，杭州社会稳定风险评估案例[m]，杭州:浙江工商大学出版署，2018。


技术实现要素：

[0010]
本发明的目的是解决上述背景技术中提及的缺陷，在利用nlp(natural language processing，自然语言处理)相关技术对事件进行信息抽取的基础上，提出了以模糊层次分析法对社会风险指标权重进行计算，将层次分析法的定量性和客观性与模糊评价法的包容性有机结合起来，是一种适应性更强的决策方法。
[0011]
为实现上述发明目的，第一方面，本发明提供一种基于模糊层次分析法的社会风险评估系统，包括评估指标权重确定模块，用于根据专家经验确定所有风险事件的多个评估指标，通过模糊层次分析法求得各评估指标的权重；风险事件评价因子确定模块，用于确定具体的风险事件的所有评价因子，并将各所述评价因子与各所述评估指标进行匹配，以获得各所述评价因子的权重；和，线性累加模块，用于将各所述评价因子的权重累加得到该具体风险事件的风险评分。
[0012]
进一步地，所述各评估指标的权重通过两两比较矩阵及模糊一致判断矩阵求得。
[0013]
进一步地，所述两两比较矩阵基于各评估指标的层次结构模型。
[0014]
进一步地，所述风险事件评价因子确定模块基于nlp抽取，通过bilstm+crf模型和正则表达式对上报的风险事件进行抽取后得到该风险事件的所有评价因子。
[0015]
进一步地，所述线性累加模块根据对风险事件抽取后得到的风险因子和对应的指标进行统计，将统计后的数据和对应的指标权重相乘，最后进行累加求和，得到风险事件的风险评分。
[0016]
第二方面，本发明提供一种基于模糊层次分析法的社会风险评估方法，包括以下步骤：(1)根据专家经验确定所有风险事件的多个评估指标及各评估指标的权重；(2)确定具体的风险事件的所有评价因子，并将各所述评价因子与各所述评估指标进行匹配，以获得各所述评价因子的权重；(3)将各所述评价因子的权重累加得到该具体风险事件的风险评分。
[0017]
进一步地，步骤(1)中所述各评估指标的权重通过两两比较矩阵及模糊一致判断矩阵求得。
[0018]
进一步地，所述两两比较矩阵基于各评估指标的层次结构模型。
[0019]
进一步地，步骤(2)中所述评价因子基于nlp抽取，通过bilstm+crf模型和正则表达式对上报的风险事件进行抽取后得到。
[0020]
进一步地，所述步骤(3)中，根据对风险事件抽取后得到的风险因子和对应的指标进行统计，将统计后的数据和对应的指标权重相乘，最后进行累加求和，得到风险事件的风险评分。
[0021]
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
[0022]
1.利用基于nlp技术的bilstm+crf，结合正则表达式对社会风险事件进行信息抽取，可对基于文字的网络言论情况等有关社会风险的各种来源的信息进行自动化解析，有利于快速、准确、全面地获得第一手数据。
[0023]
2.采用的模糊层次分析法改进了传统层次分析法存在的包容性差的问题，提高了决策可靠性。
附图说明
[0024]
图1是本发明系统一个实施例的原理框图；
[0025]
图2是本发明方法一个实施例的流程图；
[0026]
图3是本发明方法另一个实施例的流程图；
[0027]
图4是本发明系统/方法一个实施例中风险事件的层次结构图。
具体实施方式
[0028]
下面结合附图和具体实施例，对本发明的技术方案做进一步说明。
[0029]
如图1所示，本发明基于模糊层次分析法的社会风险评估系统的一个实施例，包括评估指标权重确定模块，用于根据专家经验确定所有风险事件的多个评估指标，通过模糊层次分析法求得各评估指标的权重；风险事件评价因子确定模块，用于确定具体的风险事件的所有评价因子，并将各所述评价因子与各所述评估指标进行匹配，以获得各所述评价
因子的权重；和，线性累加模块，用于将各所述评价因子的权重累加得到该具体风险事件的风险评分。
[0030]
在一个实施例中，所述各评估指标的权重通过两两比较矩阵及模糊一致判断矩阵求得。
[0031]
在一个实施例中，所述两两比较矩阵基于各评估指标的层次结构模型。
[0032]
在一个实施例中，所述风险事件评价因子确定模块基于nlp抽取，通过bilstm+crf模型和正则表达式对上报的风险事件进行抽取后得到该风险事件的所有评价因子。
[0033]
在一个实施例中，所述线性累加模块根据对风险事件抽取后得到的风险因子和对应的指标进行统计，将统计后的数据和对应的指标权重相乘，最后进行累加求和，得到风险事件的风险评分。
[0034]
如图2所示，本发明基于模糊层次分析法的社会风险评估方法的一个实施例，包括以下步骤：(1)根据专家经验确定所有风险事件的多个评估指标及各评估指标的权重；(2)确定具体的风险事件的所有评价因子，并将各所述评价因子与各所述评估指标进行匹配，以获得各所述评价因子的权重；(3)将各所述评价因子的权重累加得到该具体风险事件的风险评分。
[0035]
在一个实施例中，步骤(1)中所述各评估指标的权重通过两两比较矩阵及模糊一致判断矩阵求得。
[0036]
在一个实施例中，所述两两比较矩阵基于各评估指标的层次结构模型。
[0037]
在一个实施例中，步骤(2)中所述评价因子基于nlp抽取，通过bilstm+crf模型和正则表达式对上报的风险事件进行抽取后得到。
[0038]
在一个实施例中，所述步骤(3)中，根据对风险事件抽取后得到的风险因子和对应的指标进行统计，将统计后的数据和对应的指标权重相乘，最后进行累加求和，得到风险事件的风险评分。
[0039]
如图3所示，整体流程分为三个部分，第一部分利用模糊层次法计算指标体系，第二部分利用nlp抽取技术对事件进行抽取，第三部分利用线性累加法进行风险评估。
[0040]
评价因子：指标是针对专家能想到的所有风险事件所规定的一系列评价指标，评价因子是指当发生某一具体的风险事件时，从该具体事件中抽取出来的用于评价该具体事件的因子，即评价因子属于指标的一个子集，如需要从上报的事件文本里面提取出是否包含以下评价因子里面的关键内容：
[0041]
"行为":xx，
[0042]
"事件类型":xx，
[0043]
"事件来源":xx,
[0044]
"人员规模":xx,
[0045]
"涉事数量":xx,
[0046]
"线索数量":xx；
[0047]
指标筛选
[0048]
基于应急风险业务专家经验和开发专家经验，对影响风险业务风险因素进行分讨论和分析，确定风险指标。
[0049]
构建层次结构
[0050]
根据筛选出来的指标，做若干的层次划分，将决策的目标、考虑的因素(决策准则)和决策方案，按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层，绘出层次结构图。
[0051]
最高层：决策的目的、要解决的问题。
[0052]
中间层：考虑的因素、决策的准则。
[0053]
最低层：决策时的备选方案。
[0054]
例如，在风险场景中，层次结构里面的元素来源于“步骤1指标筛选”筛选出的指标，一个事件线索的风险评估层次结构分为如下的层次结构：
[0055]
[0056][0057]
构造两两比较矩阵
[0058]
从层次结构模型的第2层开始，对于从属于(或影响)上一层每个因素的同一层诸因素，构造判断矩阵，直到最下层。
[0059]
参照表1，来判断各元素的重要性，建立一种0.1-0.9的模糊评判尺度。
[0060]
表1模糊判断尺度表
[0061]
[0062][0063]
照前面建立的层次递阶结构模型，每一层因素以相邻上一层因素为基准，按照表1度取值方法两两比较构造判断矩阵。指标的标度值由专家取定，构造判断矩阵：
[0064]
构造模糊判断一致矩阵
[0065]
由于所研究的问题的复杂性和认知的片面性，故需要以下归一化处理方式对上述步骤的判别矩阵进行转化：
[0066]
得到模糊一致判断矩阵：
[0067]
求出各层元素的矩阵的权重
[0068]
对模糊判断一致矩阵a的进行矩阵运算，求出该矩阵的特征值和特征向量，特征值w为所求每个指标的权重
[0069]
对上报事件进行解析
[0070]
利用bilstm(bi-directional long short-term memory双向长短时记忆)+crf(conditional random fields条件随机场)模型和正则表达式对上报的事件进行抽取，抽取所需要的相关指标(步骤1和步骤2中提到的指标)，为下一步输入到线性累加法中做数据准备。
[0071]
利用线性累加法进行评估
[0072]
根据事件解析后的数据与对应的指标进行统计，将统计后的数据和对应的指标权重相乘，最后进行累加求和，得到事件评估的分数。
[0073]
1.经过相关专家的研讨，将风险领域事件风险评估从事件维度、重点人员维度、重点组织维度进行打分。对于事件维度，分别从行为、敏感词、事件来源、事件涉维领域、人员规模、重点区域、事件是否发生过、重点人员、重点组织这些特征进行刻画；对于重点人员维度和重点组织，分别从历史涉事原因、涉事数量、线索数量进行分析。
[0074]
2.构建事件的层次结构图，如图4所示。
[0075]
3.利用各因素重要度分析，建立两两比较的模糊判断矩阵，并计算模糊一致性判断矩阵，分别得到各层的指标权重。
[0076]
细分层指标判断标准参考，对新闻数据提取出的特征中，检测是否包含以下特征，如：“某时间在某地发生某事件”，步骤6模型提取出重点行为，则表明其属于行为-重点行为：
[0077]
"行为":{"重点行为:xx"},
[0078]
"事件类型":{"重点事件:xx"},
[0079]
"事件来源":{"第一类:xx"],"第二类:xx"},
[0080]
"人员规模":{"涉及人数":xx,"具体人员数量":xx},
[0081]
"涉事数量":xx,
[0082]
"线索数量":xx
[0083]
表2事件权重
[0084][0085][0086]
表3重点人员权重
[0087][0088]
表4重点组织权重
[0089][0090][0091]
4.利用bilstm+crf和正则筛选出事件描述相关的指标。
[0092]
5.统计上述否命中相关指标，并做线性累加。如行为xx为重点行为，则行为所得的分数为(0.83*1(1条线索))*0.28)*100＝23.24，其余指标依次类推，最终得到该事件风险的分数为68.67。
[0093]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于模糊层次分析法的社会风险评估系统，其特征在于，包括：评估指标权重确定模块，用于根据专家经验确定所有风险事件的多个评估指标，通过模糊层次分析法求得各评估指标的权重；风险事件评价因子确定模块，用于确定具体的风险事件的所有评价因子，并将各所述评价因子与各所述评估指标进行匹配，以获得各所述评价因子的权重；和，线性累加模块，用于将各所述评价因子的权重累加得到该具体风险事件的风险评分。2.根据权利要求1所述的基于模糊层次分析法的社会风险评估系统，其特征在于，所述各评估指标的权重通过两两比较矩阵及模糊一致判断矩阵求得。3.根据权利要求2所述的基于模糊层次分析法的社会风险评估系统，其特征在于，所述两两比较矩阵基于各评估指标的层次结构模型。4.根据权利要求1所述的基于模糊层次分析法的社会风险评估系统，其特征在于，所述风险事件评价因子确定模块基于nlp抽取，通过bilstm+crf模型和正则表达式对上报的风险事件进行抽取后得到该风险事件的所有评价因子。5.根据权利要求1所述的基于模糊层次分析法的社会风险评估系统，其特征在于，所述线性累加模块根据对风险事件抽取后得到的风险因子和对应的指标进行统计，将统计后的数据和对应的指标权重相乘，最后进行累加求和，得到风险事件的风险评分。6.一种基于模糊层次分析法的社会风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)根据专家经验确定所有风险事件的多个评估指标及各评估指标的权重；(2)确定具体的风险事件的所有评价因子，并将各所述评价因子与各所述评估指标进行匹配，以获得各所述评价因子的权重；(3)将各所述评价因子的权重累加得到该具体风险事件的风险评分。7.根据权利要求6所述的基于模糊层次分析法的社会风险评估方法，其特征在于，步骤(1)中所述各评估指标的权重通过两两比较矩阵及模糊一致判断矩阵求得。8.根据权利要求7所述的基于模糊层次分析法的社会风险评估方法，其特征在于，所述两两比较矩阵基于各评估指标的层次结构模型。9.根据权利要求6所述的基于模糊层次分析法的社会风险评估方法，其特征在于，步骤(2)中所述评价因子基于nlp抽取，通过bilstm+crf模型和正则表达式对上报的风险事件进行抽取后得到。10.根据权利要求6所述的基于模糊层次分析法的社会风险评估方法，其特征在于，所述步骤(3)中，根据对风险事件抽取后得到的风险因子和对应的指标进行统计，将统计后的数据和对应的指标权重相乘，最后进行累加求和，得到风险事件的风险评分。

技术总结
本发明公开了一种基于模糊层次分析法的社会风险评估系统及方法，所述系统包括评估指标权重确定模块，用于根据专家经验确定所有风险事件的多个评估指标及各评估指标的权重；风险事件评价因子确定模块，用于确定具体的风险事件的所有评价因子，并将各所述评价因子与各所述评估指标进行匹配，以获得各所述评价因子的权重；线性累加模块，用于将各所述评价因子的权重累加得到该具体风险事件的风险评分。本发明利用基于NLP技术的BiLSTM+CRF，结合正则表达式对社会风险事件进行信息抽取，可对基于文字的网络言论情况等有关社会风险的各种来源的信息进行自动化解析，有利于快速、准确、全面地获得第一手数据。面地获得第一手数据。面地获得第一手数据。


技术研发人员：文敏 白良俊 吴万杰 纪达麒 陈运文
受保护的技术使用者：达而观数据（成都）有限公司
技术研发日：2022.12.06
技术公布日：2023/8/14