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申请/专利权人：广东烟草东莞市有限公司

摘要：本申请涉及一种面向烟草专卖零售户的多算法融合风险预测方法，包括步骤：获取各零售户信息，并进行对应的预处理；基于预设的提取规则提取对应的异常特征以及销售合规性判断；将提取的异常特征打包成与身份信息关联的特征数据集；将特征数据集一一输入至预训练好的风险匹配模型进行风险等级匹配，并将匹配结果映射至特征数据集关联的身份信息。本申请通过以多算法融合的提取规则对从零售户处获取的信息数据进行异常特征提取，并通过风险匹配模型对其风险等级匹配，将风险等级映射至零售户的身份信息，从而准确、高效地提取和分析具有多样性和复杂性的数据，具有提高对烟草零售户风险预测的准确性，从而提高监管效率的效果。

主权项：1.一种面向烟草专卖零售户的多算法融合风险预测方法，其特征在于：包括步骤：间隔获取各零售户的购销数据信息、营业信息、历史信用信息以及顾客反馈信息，并对获取的信息进行对应的预处理；基于预设的提取规则，分别从预处理后的购销数据信息、营业信息、历史信用信息以及顾客反馈信息中提取对应的异常特征，所述提取规则包括差异分析规则、逻辑回归分析规则以及文本挖掘规则；将预处理后的购销数据信息以及营业信息输入合规判断模型中，合规判断模型判断可能存在向未成年顾客销售烟草的情况时，输出销售异常特征；将提取的异常特征打包成与对应零售户的身份信息关联的特征数据集；将特征数据集一一输入至预训练好的风险匹配模型，风险匹配模型对输入的特征数据集进行风险等级匹配，并将匹配结果映射至特征数据集关联的身份信息；其中，所述营业信息包括营业时间、销售量、销售额以及营业区域信息，所述将预处理后的购销数据信息以及营业信息输入合规判断模型中，合规判断模型判断可能存在向未成年顾客销售烟草的情况时，输出销售异常特征的步骤，包括步骤：合规判断模型对销售额与营业时间的关联性进行分析，识别销售额存在异常增长的时间段并获取其增长对应的品类信息；合规判断模型识别存在异常增长的销售额关联的营业区域信息，判断其预设范围内是否存在预设象征未成年人聚集场所的第一场所；若存在第一场所，则获取该第一场所对应预设的象征未成年人聚集时间的第一时间，并对比第一时间与销售额存在异常增长的时间段之间的重合率；合规判断模型基于重合率以及品类信息输出销售异常特征。

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