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公开(公告)号：CN111553816A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010310726.0
申请日：2020-04-20
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
IPC: G06Q50/18 , G06F16/35 , G06F16/335 , G06F17/18
Abstract: 本申请涉及一种行政复议影响因素分析方法及装置，行政复议影响因素分析方法包括获取案件基本信息，根据基本信息对案件进行分类；对分类后案件标记标签；提取案件关键特征和案件对应标签生成数据集；构建影响因素分析模型，通过数据集对所述影响因素分析模型进行训练和测试；根据训练好的影响因素分析模型输出行政复议影响因素。本申请可以为行政主体做出行政行为提供参考建议，减少行政复议，提高行政人员执法效率。
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公开(公告)号：CN111461446B
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202010273404.3
申请日：2020-04-09
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/18 , G06F18/2135
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的投诉举报案件的预测方法及装置，包括获取案件的影响因素指标并计算影响因素指标对应权重，确定第一权重因子；其中，影响因素指标包括多个；计算每个影响因素指标下的每个分类在影响因素指标中对应的权重，确定第二权重因子；结合第一权重因子和第二权重因子获取预测模型；通过预测模型对待预测的投诉案件进行预测，得到一个评分分布，即可得到待预测投诉案件的预测结果。本发明能够从不同维度对投诉举报案件的发生情况进行合理性的预测，进而帮助执法人员更有效的处理投诉举报案件，以及帮助相关人员及时发现投诉举报案件频发的原因，提高执法人员管理投诉举报案件的工作效率。
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公开(公告)号：CN111461446A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010273404.3
申请日：2020-04-09
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的投诉举报案件的预测方法及装置，包括获取案件的影响因素指标并计算影响因素指标对应权重，确定第一权重因子；其中，影响因素指标包括多个；计算每个影响因素指标下的每个分类在影响因素指标中对应的权重，确定第二权重因子；结合第一权重因子和第二权重因子获取预测模型；通过预测模型对待预测的投诉案件进行预测，得到一个评分分布，即可得到待预测投诉案件的预测结果。本发明能够从不同维度对投诉举报案件的发生情况进行合理性的预测，进而帮助执法人员更有效的处理投诉举报案件，以及帮助相关人员及时发现投诉举报案件频发的原因，提高执法人员管理投诉举报案件的工作效率。
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公开(公告)号：CN111553816B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202010310726.0
申请日：2020-04-20
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
IPC: G06Q50/18 , G06F16/35 , G06F16/335 , G06F17/18
Abstract: 本申请涉及一种行政复议影响因素分析方法及装置，行政复议影响因素分析方法包括获取案件基本信息，根据基本信息对案件进行分类；对分类后案件标记标签；提取案件关键特征和案件对应标签生成数据集；构建影响因素分析模型，通过数据集对所述影响因素分析模型进行训练和测试；根据训练好的影响因素分析模型输出行政复议影响因素。本申请可以为行政主体做出行政行为提供参考建议，减少行政复议，提高行政人员执法效率。
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