【技术实现步骤摘要】
本申请涉及微流控检测，具体而言，涉及一种用于检测串通投标的方法和装置。
技术介绍
1、现有的串投标检测技术，从博弈论、复杂网络社团检测以及机器学习相关算法等多个视角开发了多种串投标检测技术。然而，这些方法在实际应用中仍存在不足：检测精度和效率有待提高，深度学习算法的运用尚不广泛，数据集属性的创新性不足且难以获取，实证研究过度依赖专家主观判断。总之，现有的串投标检测方法在面对复杂多变的实际场景时，仍然显得不够准确。
2、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种用于检测串通投标的方法和装置，以至少解决现有技术中串通投标检测不准确的技术问题。
2、根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种用于检测串通投标的方法，包括：获取招投标数据集，并从所述招投标数据集中映射出投标人复杂网络指标数据集，其中，所述投标人复杂网络指标数据集用于反映投标人相互之间合谋的潜在关联关系信息；以长短期记忆网络lstm为基础捕捉投标人特征序列中的长距离潜在依赖关系、结合多头注意力并行关注多个特征序列、并融合kan网络来建立串通投标检测模型，利用所述投标人复杂网络指标数据集来训练所述串通投标检测模型；利用所述串通投标检测模型来检测投标人相互之间是否合谋，以确定投标人是否存在串通投标。
3、根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种用于检测串通投标的装置，包括：获取模块，被配置为获取招投标数据集，并从所述招投标数据集中映射出投标人复
4、在本专利技术实施例中，获取招投标数据集，并从所述招投标数据集中映射出投标人复杂网络指标数据集，其中，所述投标人复杂网络指标数据集用于反映投标人相互之间合谋的潜在关联关系信息；以长短期记忆网络lstm为基础捕捉投标人特征序列中的长距离潜在依赖关系、结合多头注意力并行关注多个特征序列、并融合kan网络来建立串通投标检测模型，利用所述投标人复杂网络指标数据集来训练所述串通投标检测模型；利用所述串通投标检测模型来检测投标人相互之间是否合谋，以确定投标人是否存在串通投标。通过上述方案，解决了现有技术中串通投标检测不准确的技术问题。
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1.一种用于检测串通投标的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述招投标数据集中映射出投标人复杂网络指标数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述节点度和所述度中心性用于反映所述投标人在所述投标人复杂网络关系图中的重要性指标特征；所述中介中心性用于反映投标人信息传播的控制力度和投标资源的整合；所述接近中心性和所述聚类系数用于衡量当前投标人与其他投标人之间有密切关系的合作团体历史。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述节点特征属性作为所述投标人复杂网络指标数据集之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在利用所述投标人复杂网络指标数据集来训练所述串通投标检测模型之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以长短期记忆网络LSTM为基础捕捉投标人特征序列中的长距离潜在依赖关系、结合多头注意力并行关注多个特征序列、并融合Kan网络来建立串通投标检测模型，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
8.一种用于检测串通投标的装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，在所述程序运行时，使得计算机执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用于检测串通投标的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述招投标数据集中映射出投标人复杂网络指标数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述节点度和所述度中心性用于反映所述投标人在所述投标人复杂网络关系图中的重要性指标特征；所述中介中心性用于反映投标人信息传播的控制力度和投标资源的整合；所述接近中心性和所述聚类系数用于衡量当前投标人与其他投标人之间有密切关系的合作团体历史。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述节点特征属性作为所述投标人复杂网络指标数据集之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在利用所述投标人复杂网络指标数据集来训练所述串通投标检测模型之前，所述方法还包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：张莉，彭嘉晨，王宁宁，许亦杨，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：
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