本文引用信息
赵敬华, 施佳, 张艳, 林杰
研究背景
01
技术路线
02
图1 执行案件的类案检索过程
在面对一些复杂、疑难或者新类型的案件时，法官凭借自身经验知识难以做出准确判断，则可以通过类案检索参考类似案例，辅助其做出决策。目前的类案检索系统主要是通过大数据将案例的特性从定性与定量两个方面进行拆分和提炼，从而实现智能推送。无论是定性还是定量处理，均是从案件相似度的角度出发的，而相似度的计算大多是以案件中的关键词为基础, 通过这种方式检索会搜索到大量历史案件，案件相关性可能较低，导致类案检索效果大打折扣。因此，如何采取更合理的类案检索方式, 结合已有的执行案件特征, 去辅助目标案件办案, 这是非常重要的。为更全面地对被执行人财务隐匿案件进行查控判决，论文选取了被执行人的一些属性特征作为执行案件的属性。同时，考虑到各属性间的相互关系，譬如司法执行案件中被执行人的收入水平会在一定程度上决定其消费水平，也会影响到其房产、车辆、股权等资产构成，同时个人征信的结果也会在交易行为中有所突显。论文采用的广义Shapley值是在模糊测度的基础之上提出来的，充分考虑到了各个属性之间的交互作用，使得权重求解更加合理，也更加契合实际情况。
在现实司法责任制决策背景下, 执行案件的检索过程往往十分复杂, 若仅仅依靠距离去度量目标案件与历史案件的相似程度，过于片面，影响了决策的准确性和公正性。而灰色关联的核心思想是以序列曲线几何形状的逼近程度来判断其联系是否紧密，灰关联度能更灵活地反映案件之间的非线性关系，从而得到相似度信息。故论文在距离测度的基础之上，利用灰色关联分析法去度量目标案件与历史案件的相似度，进而以系统的角度去分析问题，更加客观可靠。
此外，案例推理是人工智能中基于经验的问题求解方法，其核心思想是借助以往的经验和知识去解决现有的问题，这与人的思维模式较为相似。目前案例推理已经广泛应用于各个领域，譬如经济金融、突发事件应急决策等。论文将案例推理拓展至异质信息环境，参考检索出的相似案例集，对目标案例采取相应的处理措施，为解决异质信息多属性决策问题开拓新思路。综上，论文针对异质信息环境下检索类似案例无法精准推送的问题，提出了一种基于案例推理和灰色关联分析的异质多属性决策方法，完善了异质多属性决策理论体系，为解决司法领域难题拓宽新路径。
总结与展望
03
论文针对异质信息环境下检索类似案例无法精准推送的问题，提出了一种基于案例推理和灰色关联分析的异质多属性决策方法。首先，考虑到实际问题中属性之间可能会相互影响，通过模糊测度来获得各属性的Shapley值以得到各属性权重，从而体现出决策者对不同属性的重视程度。其次，基于灰色关联模型确定目标案例与历史案例的关联度，该方法无需将距离测度转换为相似度测度，避免了信息的转换，减少信息丢失，进一步提高了决策效率。再次，将案例推理拓展至具有精确数、区间数、概率语言的异质信息环境下，通过决策者的理性思维去判断相似案例，进而实现对相似案例更精准的排序。最后，将所提方法应用于司法执行案件的检索问题中，以此说明方法的可行性与有效性。
由于现实环境的复杂性和社会性，本文存在一定的局限性，下一步的研究方向是将所提出的决策方法推广至大规模群体中，同时异质信息环境下大规模专家群体的权重确定方面有待进一步探究领域。
作者介绍
赵敬华，上海理工大学管理学院副教授，博士，从事管理决策分析、互动创新等研究。
施佳，上海理工大学管理学院硕士研究生，主要从事管理决策分析的研究。
张艳，上海理工大学管理学院硕士研究生，主要从事管理决策分析的研究。
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