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龙图腾网获悉安徽省招标集团股份有限公司申请的专利一种基于电子交易平台的评标方法、装置和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118863283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411057511.7，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于电子交易平台的评标方法、装置和介质是由夏广安;封军;卢克;黄安福设计研发完成，并于2024-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电子交易平台的评标方法、装置和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于电子交易平台的评标方法、装置和介质，属于电子评标技术领域；实时监听项目进度，判断招标项目是否达到当前进度，若项目进度达到当前节点，自动获取当前项目信息，进入招标文件编制和评标办法设置；否则，系统继续监听项目进度；通过引入冲突检测机制，有效解决了信息块处理过程中可能存在的冲突问题。首先，利用NLP技术对信息块进行分词、去除停用词和标点符号，获得分词后的文本，并通过BERT模型获取句子向量，提取命名实体，以及使用句法分析技术构建句子的语法树，从而实现对信息块的语义分析。通过计算信息块之间的语义相似度，并设置阈值判断是否存在重复或相似内容，能够有效识别并解决信息块之间的冲突。

本发明授权一种基于电子交易平台的评标方法、装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于电子交易平台的评标方法，其特征在于，包括以下步骤： 实时监听项目进度，判断招标项目是否达到当前进度，若项目进度达到当前节点，自动获取当前项目信息，进入招标文件编制和评标办法设置；否则，系统继续监听项目进度； 根据项目招标文件添加初步评审步骤，按照资格评审、形式评审、响应性评审分别设置评审内容及评审标准，完成设置提交后判断内容和评审标准是否正确； 根据项目招标文件添加详细评审步骤，按照商务评审和技术评审分别设置评审内容、评审标准、分值范围及汇总方式，完成设置提交后判断设置的分值、权重、汇总得分和评审标准是否正确； 设置价格得分计算范围及规则、基准值设置规则、价格计算算法公式，完成设置后系统自动检测并反馈； 在评标办法设置完成后，系统将招标文件整体设置内容打包、签章、封装，自检内容格式合格后通过数字证书加密后形成统一格式文件传输至云端服务器； 开标后，投标人通过远程方式对投标文件进行解密，待所有文件解密成功后，服务器端自动下发投标文件，按照招标文件中评标办法进行评审； 在信息块分割和处理过程中，引入冲突检测机制，自动识别和处理信息块间的冲突的步骤为： 利用NLP技术对信息块将标书文本进行分词、去除停用词和标点符号，获得分词后的文本，，输入信息块文本，通过BERT模型得到句子向量，从句子中提取命名实体，使用句法分析技术构建句子的语法树，提取句子的主干和修饰信息，计算信息块之间的语义相似度，设置阈值判断是否存在重复或相似内容，对两个句子和，计算其语义相似度，其表达式为：，根据语义相似度判断两个句子是否存在重复或相似内容，若≥阈值，则认为和存在重复或相似内容； 根据预设规则进行自动调整和修正，并实时对处理后的信息块进行重新验证，确保冲突已被正确； 在识别重复或相似内容之前还利用图神经网络建模信息块之间的关系，通过图结构进行冲突检测，将每个信息块作为图中的一个节点，最终计算每个节点的最终嵌入的表达式为： ； 式中，表示第l层中节点i的特征向量，表示节点i的邻居节点集合，是归一化常数，是第l层的权重矩阵，是激活函数； 根据每个节点的最终嵌入，动态调整各类冲突检测的权重，优先处理高频和高优先级的冲突并利用强化学习优化冲突处理策略，自动选择最佳处理方法，构建强化学习环境，定义状态、动作和奖励函数，通过试验和学习优化冲突处理策略，其表达式为： 其中，表示在状态下选择动作的策略，是策略的参数，状态表示当前冲突处理的环境信息和处理进展，表示奖励函数，表示在状态采取动后获得的奖励，表示状态的价值函数，表示在状态下的预期累积奖励，是价值函数的参数，是折扣因子，表示未来奖励的折扣率，是策略更新的学习率，是权重调整的学习率，是策略梯度，表示策略参数的梯度，是自适应权重调整项，根据冲突频率和优先级调整权重，动作表示在当前状态下选择的处理冲突的具体操作，奖励表示采取某个动作后，环境反馈的奖励值； 通过NLP技术对信息块进行分词、句法分析，以及BERT模型获取句子向量和提取命名实体，可以高效地处理大量的标书文本，准确地识别信息内容和结构，有助于提高标书处理的准确性和效率； 其次，通过计算信息块之间的语义相似度和建模信息块之间的关系，系统能够及时发现和处理重复或相似内容，避免了标书中信息的冗余和矛盾，提高了标书的质量和可信度； 再者，引入强化学习优化冲突处理策略，系统能够根据冲突频率和优先级动态调整权重，自动选择最佳的处理方法，有效地减少了人工干预，提高了冲突处理的效率和准确性； 使用AHP确定基本权重，使用ANP调整权重，并通过多层次回归分析量化各指标间的相互影响的步骤为： 构建层次分析法的层次结构，将评标目标放在最高层，将评标准则放在中间层，将具体评标方案放在最底层，根据层次结构，构建判断矩阵A，通过成对比较各准则的重要性来确定其相对权重，判断矩阵A的表达式为： ； 通过计算判断矩阵的最大特征值和一致性比率，其表达式为：； 其中，是随机一致性指标，当时，判断矩阵的一致性被接受； 将网络结构中的相互影响关系量化，构建未加权超级矩阵，根据各准则的权重对未加权超级矩阵进行归一化处理，得到加权超级矩阵，通过多次迭代计算得到极限超级矩阵，以确定各准则的最终权重，其表达式为： ； ； ； 其中，是一个子矩阵，表示从节点j到节点i的影响关系，为对未加权超级矩阵归一化处理，为极限操作，对加权超级矩阵进行无限次迭代； 收集项目的历史数据和当前数据，包含各评标准则的具体评分和项目结果，根据收集的数据，构建多层次回归模型，以目标变量量化各评标准则之间的相互影响，其表达式为： ； 其中，表示第i个评标准则的评分，是回归系数，是误差项； 使用训练数据对回归模型进行训练，最小化均方误差MSE，训练完成后使用验证数据对模型进行验证，分析回归模型的回归系数，确定各评标准则对项目结果的具体影响程度，并根据这些影响调整各准则的权重； ； 其中，是样本数量，是模型预测的目标变量。

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