申请/专利权人：成都乐超人科技有限公司

申请日：2023-12-14

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117408395B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/0635;G06F21/31;G06F21/32;G06F9/50;G06F18/21;G06F18/214;G06F18/243

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.02.02#实质审查的生效;2024.01.16#公开

摘要：本发明涉及数字化技术领域，揭露了一种基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法及装置，包括：计算供应链用户与风控平台的身份匹配指数，根据身份匹配指数生成风控平台的交互运行策略；对可视化数据进行风险识别，根据供应链风险事件生成风控平台的数据运行策略；根据运行状态及性能指标计算风控平台的运行负载值，根据运行负载值生成风控平台的弹性负载均衡运行策略；根据交互运行策略、数据运行策略及弹性负载均衡运行策略生成风控平台的运行优化策略，根据运行优化策略计算风控平台的运行稳定值；当运行稳定值大于运行稳定阈值时，根据运行优化策略优化风控平台的运行稳定性。本发明可以提高风控平台运行稳定性优化时的准确度。

主权项：1.一种基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取数字化供应链的供应链用户，利用预设的双向身份匹配算法计算所述供应链用户与预设的风控平台的身份匹配指数，根据所述身份匹配指数生成所述风控平台的交互运行策略；S2、获取数字化供应链的可视化数据，通过预先构建的风险识别模型对所述可视化数据进行风险识别，得到供应链风险事件，根据所述供应链风险事件生成所述风控平台的数据运行策略；S3、实时采集所述风控平台的运行状态及性能指标，利用预设的动态负载算法根据所述运行状态及所述性能指标计算所述风控平台的运行负载值，根据所述运行负载值生成所述风控平台的弹性负载均衡运行策略；S4、根据所述交互运行策略、所述数据运行策略及所述弹性负载均衡运行策略生成所述风控平台的运行优化策略，通过预设的异化层次模型根据所述运行优化策略计算所述风控平台的运行稳定值，其中所述通过预设的异化层次模型根据所述运行优化策略计算所述风控平台的运行稳定值，包括：S41、获取所述运行优化策略中的运行优化指标；S42、根据所述运行优化指标构建所述风控平台的异化层次矩阵；S43、利用所述异化层次模型根据所述异化层次矩阵计算所述风控平台的运行稳定值，其中所述异化层次模型为： 其中，为所述运行稳定值，为所述异化层次矩阵中第行第列的运行优化指标权重，为所述异化层次矩阵中所有运行优化指标的权重均值，为运行稳定修正值；S5、当所述运行稳定值大于预设的运行稳定阈值时，根据所述运行优化策略优化所述风控平台的运行稳定性；所述利用预设的双向身份匹配算法计算所述供应链用户与预设的风控平台的身份匹配指数，包括：提取所述供应链用户的人脸特征值；通过预设的时间因子生成所述供应链用户的动态口令；根据所述人脸特征值及所述动态口令生成认证请求包；通过所述风控平台的认证端对所述认证请求包进行解密，得到认证口令及认证人脸特征；根据所述认证口令及所述认证人脸特征生成认证响应包；通过所述供应链用户对应的客户端对所述认证响应包进行解密，得到解密随机数，其中所述解密随机数为： 其中，为所述解密随机数，为解密函数，为加密函数，为客户端公钥，为认证端私钥，为所述响应包，为认证随机数；将所述解密随机数与所述动态口令中的随机数进行匹配，得到身份匹配指数；在所述通过预先构建的风险识别模型对所述可视化数据进行风险识别，得到供应链风险事件之前，还包括：获取数字化供应链的历史数据特征集，利用所述历史数据特征集对预设的决策树模型进行训练，得到风险数据得分集；根据所述风险数据得分集及预设的损失函数计算所述决策树模型的得分损失值，其中所述损失函数为： 其中，为所述得分损失值，为有风险权重，为无风险权重，为真实数据得分，所述风险数据得分集中的数据得分，为对数函数；当所述得分损失值小于预设的损失阈值时，将所述决策树模型输出为所述风险识别模型；所述利用预设的动态负载算法根据所述运行状态及所述性能指标计算所述风控平台的运行负载值，包括：提取所述运行状态及所述性能指标中的负载指标；利用如下平滑权值算法计算所述负载指标的负载指标权值： 其中，为第个负载指标的负载指标权值，为第个负载指标的出现次数，为第个负载指标的取值数量，为平滑系数，为负载指标数量,为对数函数；通过预设的线性映射将所述负载指标权值与预设的负载等级阈值进行映射，得到运行负载值，其中所述线性映射为： 其中，为所述运行负载值，为第个负载指标的负载指标权值，为负载指标的上限值，为负载指标的下限值，为负载等级下限阈值，为负载等级上限阈值，为负载指标数量。

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