基于大数据和机器学习算法的公共资源交易认知计算平台

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它代表一种全新的数据应用模式,以包含数据处理、信息分析、数据挖掘、自然语言处理和机器学习领域的大量技术进行整合构建,能够助力交易各参与方决策者从大量结构化和非结构化数据中揭示非凡的洞察。

广联达公共资源智慧交易(Glodon pubic resource Smart Trading,以下简称GST)平台是全新一代基于大数据和机器学习算法的公共资源交易认知计算平台。它代表一种全新的数据应用模式,以包含数据处理、信息分析、数据挖掘、自然语言处理和机器学习领域的大量技术进行整合构建,能够助力交易各参与方决策者从大量结构化和非结构化数据中揭示非凡的洞察。

 

GST平台的实现将基于以下基础IT平台:

公共资源交易三平台(SaaS层),即公共服务平台、电子交易平台和行政监督平台,是公共资源交易业务得以顺利开展的核心运营系统。三平台实现了全部交易及交易相关过程的在线化,实现交易全过程的全程在线与交易相关方的广泛连接,从数据生产的源头抓起,相比传统交易系统,加强了数据源质量的把控,同时极大地拓展了数据量与数据维度。以工程建设招投标系统为例,系统遵循最新版本《国家公共资源交易平台系统数据规范2.0》、《电子招标投标系统技术规范》等技术标准,仅建设工程招投标一个行业领域,平均每个项目每个标段产生7000余项结构化数据(含过程数据),产生包括电子招投标文件、图片、文档等格式在内的超过2GB非结构化数据,按照一个省份全年一万五千个项目,平均每个项目五个标段计算,仅建设工程招投标行业每年将生产超过5亿项结构化数据,各类非结构化数据150TB以上,可用数据维度近300个。而升级改造后的电子交易平台将包含房建市政工程、交通工程、水利水运工程、邮电通信工程、能源工程等多个行业。

公共资源交易数据中心(DaaS层),通过数据交换传输体系实现全省公共资源交易数据的全面汇聚,并对原始业务数据进行清洗,确保数据的质量。依托数据加工存储体系对数据进行预处理,构建索引和元数据管理体系,对各类结构化和非结构化数据进行统一组织、统一管理和统一存放,搭建涵盖各领域交易过程、决策分析等综合的、全局性的数据仓库,提供管理所需的完整信息,实现交易全部过程的数字化。

GST平台所提供的强大的大数据能力,应用到公共资源交易的各个环节上,推动交易流程与决策过程的智能化、智慧化。GST平台具有以下几大能力:

呈现(Present):通过对数据的预处理,构建索引和强大的元数据管理能力,GST平台可以依据用户提出的主题,将关联数据集中呈现,并实现数据间的上卷、下钻、跳转、联想。依托XXX种类的数据可视化展现方式,选取最适合业务阐述的展示数据、理解数据、演绎数据的呈现效果。

理解(Understanding):GST平台具有强大的理解能力,通过自然语言处理的核心技术,和卓越的处理结构化和非结构化数据的一整套复合技术,结合深耕行业形成的一整套业务理解模型,似的GST平台可以理解数据间的内在逻辑,应对多变的业务场景。

分析(Analysis):GST平台从业务模型假设出发,依托联机分析、多维分析、数据挖掘、数据可视化等一系列经典商务智能技术,GST平台可以透过数据揭示规律、模式和关系。将散落在交易各环节的信息片段连接起来,进行对比、归纳、总结、分析和推理,获取深入的洞察以及决策的依据。

学习(Learning):GST平台拥有优秀的学习能力,能够从交易各参与方的每一次决策中提取特征指标与关键信息,并以此为输入实现以证据为基础的学习能力(Evidence based learning),像人类一样进行学习和认知。后续也可以通过专家训练,在交互中通过经验学习来获取反馈。

GST发现(GST Discovery,以下简称GST.D)

可以用来协助交易各参与方实时、辩解的获取所需各类信息,GST.D可以将在数据仓库中不同类型的数据进行汇聚,并基于完备的元数据索引实现面向主题的信息分享,并辅以恰当的数据可视化功能,为交易各参与方提供信息服务。使用者可以根据关注点,在此基础沿着数据线索进行下钻、上卷、跳转、联想等探索。

GST洞察(GST Insight,以下简称GST.I)

基于各类交易业务场景梳理的成果上,GST.I可以在每一个被识别的决策点,为使用者提供多维数据分析。能够发现和建立历史交易数据中的海量数据之间的关系,并基于主体行为数据进行学习,迅速地提炼洞察,来帮助各类交易主体在决策时选取最优选择。

GST研究(GST Research,以下简称GST.R)

力求从海量交易数据中推究规律模式,找出演变趋势,进而使观察者获得更为深入的洞察力。基于海量公共资源交易数据,通过构建大数据模型、引入机器学习算法,为行业热点问题提供更为详实深入的专题性解析。

GST专家(GST Savant,以下简称GST.S)

GST.S基于机器学习算法和认知计算技术,可以从历史评标档案中进行学习,形成以案例为基础的辅助评标体系。与传统辅助评标系统相比,GST.S不仅仅以数学模型为基础,可以最大限度地利用历史海量数据,针对不同评标内容匹配多种有效的数据挖掘方法。GST.S还具备内容挖掘功能,可识别非结构化数据(招标文件、投标文件、图纸等)片段内隐含的相互关系,从而挖掘出具有重要意义的全新洞察力。

GST随身(GST Pocket,以下简称GST.P)

依托移动互联技术建设GST.P,充分利用移动设备的便利性,使交易能够打破时间、空间的约束,实现主体能够随时、随地获取信息、办理业务、参与交易,进一步拓展服务渠道,降低交易成本,提高交易效率。

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