基于自主学习的企业风险行为实时预警方法与流程

技术特征：
1.一种基于自主学习的企业风险行为实时预警方法，其特征是，所述预警方法包括如下步骤：步骤1、获取待预警企业上一月度所有的销项发票信息，利用fp-growth方法对所获取的月度销项发票信息进行所需的处理，以能得到一频繁项集；步骤2、获取所述待预警企业当月的销项发票信息，并提取所述任一销项发票内包含的销项货物集合，若当前销项发票的销项货物集合与步骤1中频繁项集的所有子集均不相同时，则输出一风险预警信息。2.根据权利要求1所述的基于自主学习的企业风险行为实时预警方法，其特征是，若当前销项发票的销项货物集合与步骤1中频繁项集中的一子集相同时，则还包括如下步骤：步骤a、确定频繁项集内包含销项货物的名称，并根据频繁项集内销项货物的名称，以能确定上一月度所有频繁项集内销项货物的金额与上一月度销项发票总金额的上月频繁项占比x1；步骤b、根据当月的销项发票信息，计算频繁项集内所有销项货物相对应的当月销售金额与当月目前销项发票总金额的当月频繁项占比x2；步骤c、若当月频繁项占比x2小于上月频繁项占比x1，则输出一风险预警信息。3.根据权利要求1或2所述的基于自主学习的企业风险行为实时预警方法，其特征是，步骤1中，具体包括如下步骤：步骤1.1、读取的所有销项发票信息，对所有销项货物进行计数与排序，并根据对所有销项货物的计数，删除低于货物支持度阈值的销项货物；步骤1.2、根据步骤1.1中删除的销项货物，再次读取所有的销项发票信息，并建立去除所删除销项货物的项头表，其中，项头表包括发票序号以及与所述发票序号相对应的货物名称，货物名称按货物支持度排序；步骤1.3、根据步骤1.2的项头表，建立fp树，以根据所建立的fp树能得到频繁项集，且频繁项集内的所有子集的支持度均大于一预设的子集支持度阈值。4.根据权利要求3所述的基于自主学习的企业风险行为实时预警方法，其特征是，步骤1.2中，货物名称按支持度将货物支持度的降序排序。

技术总结
本发明涉及一种预警方法，尤其是一种基于自主学习的企业风险行为实时预警方法。按照本发明提供的技术方案，所述基于自主学习的企业风险行为实时预警方法，所述预警方法包括如下步骤：步骤1、获取待预警企业上一月度所有的销项发票信息，利用FP-growth方法对所获取的月度销项发票信息进行所需的处理，以能得到一频繁项集；步骤2、获取所述待预警企业当月的销项发票信息，并提取所述任一销项发票内包含的销项货物集合，若当前销项发票的销项货物集合与步骤1中频繁项集的所有子集均不相同时，则输出一风险预警信息。本发明能有效实现企业的开票风险预警，智能化程度高，安全可靠。安全可靠。安全可靠。


技术研发人员：钱瑜
受保护的技术使用者：江苏税软软件科技有限公司
技术研发日：2021.11.30
技术公布日：2022/3/21