[发明专利]一种面向保险用户的计算机网络数据处理分析系统及方法

权利要求书

1.一种面向保险用户的计算机网络数据处理分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

S1、获取新能源车险保险用户购买的新能源车险附加险种数据，获取用车环境区域数据、驾驶数据，并将其作为历史数据集；

S2、基于历史数据集中的用车环境区域数据、驾驶数据构建附加险种选择模型，分析不同环境区域数据的不同用户对附加险种的选择适应度；

S3、利用计算机网络获取待分析的环境区域，基于待分析的环境区域内的新能源车辆驾驶数据，生成保险预期客户关系；

S4、基于保险预期客户关系，对附加险种进行排序选取优质附加险种；

所述构建附加险种选择模型包括：

设置三方用户分别为保险用户方、保险管理方以及系统后台运营方；

构建画像机制，所述画像机制代表任一辆新能源车辆的特征性以及在特征性下的购买的新能源车险附加险种数据，基于用车环境区域数据、驾驶数据生成；

利用人工蜂群算法进行分析：

将附加险种的选择记为一个蜜源；附加险种的选择适应值记为蜜源的花蜜量；

设置采蜜蜂根据画像机制给出附加险种的选择决策、设置观察蜂根据给出的附加险种的选择决策进行选择；设置侦查蜂在提供的附加险种的选择决策不能满足预设条件的情况下提供新的附加险种的选择决策；

获取最终的附加险种的选择决策作为保险客户关系；

构建附加险种的选择的数量最大值A；搜索维度最大值B；最大迭代次数C；

由采蜜蜂在邻域内展开搜索，在蜜源邻域搜索新蜜源公式为：

其中，代表第个蜜源的第维度值，，代表邻域蜜源，；为取值在区间上的随机数；代表新蜜源的第维度值；

利用观察蜂对搜索的新蜜源与旧蜜源进行初步选择，所述初步选择采用贪婪选择策略，比较新旧蜜源适应值，选择优者：

若存在新蜜源为优者，建立最终选择：

其中，为第i个解的适应值，对应附加险种的选择的丰富程度，附加险种的选择越丰富，被选择的概率越大；代表概率；

输出最终的附加险种的选择决策；

构建蒙特卡罗模拟分析模型，利用SPSS软件进行数据挖掘，设置自变量，以附加险种的选择适应值作为因变量，建立线性回归函数，记为F（v）；

所述自变量包括计算机网络获取的待分析的环境区域，基于待分析的环境区域内的新能源车辆驾驶数据；

构建置信水平与运行次数，在SPSS软件中获取仿真结果，将仿真结果作为附加险种的选择适应值；

建立附加险种的选择适应值的阈值，对不满足阈值的附加险种的选择进行抛弃，并将被抛弃的附加险种的选择对应的采蜜蜂转换成为侦查蜂；

利用侦查蜂开启新的搜索，获取新的蜜源：

其中；、分别代表第维度的上界和下界；指在0到1区间内的随机数；

每次新搜索记为一次迭代，根据侦查蜂的新搜索，重复对新蜜源与旧蜜源的选择，并继续以蒙特卡罗模拟分析模型进行仿真分析，生成新的附加险种的选择适应值，满足阈值的保留，不满足的继续抛弃，进入下一次迭代；

在迭代次数达到C时，终止本次附加险种的选择，并将最终保留的所有的附加险种的选择作为保险预期客户关系。

2.根据权利要求1所述的一种面向保险用户的计算机网络数据处理分析方法，其特征在于：所述新能源车险附加险种数据指除去新能源汽车损失险、新能源汽车第三者责任险、新能源汽车驾乘人员责任险外的附加险种；

所述用车环境区域数据包括城市区域、丘陵山地区域、经纬度数据；

所述驾驶数据包括新能源车辆自身起步速度数据、用车频率数据、维修频率数据。

3.根据权利要求2所述的一种面向保险用户的计算机网络数据处理分析方法，其特征在于：

基于保险预期客户关系，生成在待分析的环境区域内的用户对于附加险种的预期选择，设置相应阈值，对于不满足阈值的预期选择对应的附加险种进行标记；

对于满足阈值的预期选择对应的附加险种进行排序，选取靠前的项附加险种作为优质附加险种，输出至管理员端口，供保险公司查询，其中为系统预制常数。