(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210858490.3 (22)申请日 2022.07.21 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114936942 A (43)申请公布日 2022.08.23 (73)专利权人 深圳市绽 放工场科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区沙 头街 道深南路车公庙工业区 （泰然） 车公庙 工业区20 6栋6层A-C (72)发明人 冯亮　 (74)专利代理 机构 南京明杰知识产权代理事务 所(普通合伙) 32464 专利代理师 张文杰 (51)Int.Cl. G06Q 40/08(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) (56)对比文件 US 2018285976 A1,2018.10.04US 2016357188 A1,2016.12.08 US 9610476 B1,2017.04.04 US 201828 8586 A1,2018.10.04 CN 103927580 A,2014.07.16 CN 1095973 04 A,2019.04.09 CN 107784410 A,2018.0 3.09 CN 10797 7898 A,2018.0 5.01 CN 110019376 A,2019.07.16 CN 109118372 A,2019.01.01 CN 104580 337 A,2015.04.2 9 CN 106204202 A,2016.12.07 CN 107464186 A,2017.12.12 CN 110674788 A,2020.01.10 CN 111292146 A,2020.0 6.16 CN 106097103 A,2016.1 1.09 CN 10896 0786 A,2018.12.07 CN 106056167 A,2016.10.26 CN 108459616 A,2018.08.28 (续) 审查员 李晓晖 (54)发明名称 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 (57)摘要 本发明公开了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， 属于保险用户的 计算机网络数据处理技术领域。 该系统包括新能 源车辆附加险种数据采集模块、 新能源车辆数据 采集模块、 选择分析模块、 计算机网络数据处理 模块、 客户关系预期判断模块； 所述新能源车辆 附加险种数据采集模块的输出端与所述新能源 车辆数据采集模块的输入端相连接； 所述新能源 车辆数据采集模块的输出端与所述选择分析模 块的输入端相连接； 所述选择分析模块的输出端 与所述计算机网络数据处理模块的输入端相连 接； 所述计算机网络数据处理模块的输出端与所 述客户关系预期判断模块的输入端相连接。 本发 明能够生 成保险预期客户关系， 推动新能源产业发展。 [转续页] 权利要求书5页 说明书8页 附图1页 CN 114936942 B 2022.11.01 CN 114936942 B (56)对比文件 CN 110020775 A,2019.07.16 CN 104778477 A,2015.07.15 US 2014089083 A1,2014.0 3.27 US 9253203 B1,2016.02.02 CN 108545 043 A,2018.09.18 CN 108921661 A,2018.1 1.30 CN 110490752 A,2019.1 1.22 CN 110428279 A,2019.1 1.08 CN 109617942 A,2019.04.12 CN 110349032 A,2019.10.18 CN 109949171 A,2019.0 6.28 CN 10825 6809 A,2018.07.0 6 CN 111242324 A,2020.0 6.05CN 110599355 A,2019.12.20 CN 110827088 A,2020.02.21 CN 106528848 A,2017.0 3.22 CN 109635335 A,2019.04.16 CN 105005853 A,2015.10.28 CN 10871 1036 A,2018.10.26 CN 109447728 A,2019.0 3.08 CN 109065229 A,2018.12.21 霍潞露 等. “专属条款终出台， 新能源 汽车 保险有据可依 ”. 《汽车与配件》 .202 2,第52-55 页. 刘文英 等. “基于非线性 递减选择 策略的人 工蜂群算法 ”. 《计算机与数字 工程》 .2021,第49 卷(第12期),第25 56-2561页.2/2 页 2[接上页] CN 114936942 B1.一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权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 114936942 B 3