廣聯(lián)達公共資源智慧交易（Glodon pubic resource Smart Trading，以下簡稱GST）平臺是全新一代基于大數(shù)據(jù)和機器學習算法的公共資源交易認知計算平臺。它代表一種全新的數(shù)據(jù)應用模式，以包含數(shù)據(jù)處理、信息分析、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理和機器學習領域的大量技術進行整合構(gòu)建，能夠助力交易各參與方?jīng)Q策者從大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中揭示非凡的洞察。
GST平臺的實現(xiàn)將基于以下基礎IT平臺：
公共資源交易三平臺（SaaS層），即公共服務平臺、電子交易平臺和行政監(jiān)督平臺，是公共資源交易業(yè)務得以順利開展的核心運營系統(tǒng)。三平臺實現(xiàn)了全部交易及交易相關過程的在線化，實現(xiàn)交易全過程的全程在線與交易相關方的廣泛連接，從數(shù)據(jù)生產(chǎn)的源頭抓起，相比傳統(tǒng)交易系統(tǒng)，加強了數(shù)據(jù)源質(zhì)量的把控，同時極大地拓展了數(shù)據(jù)量與數(shù)據(jù)維度。以工程建設招投標系統(tǒng)為例，系統(tǒng)遵循最新版本《國家公共資源交易平臺系統(tǒng)數(shù)據(jù)規(guī)范2.0》、《電子招標投標系統(tǒng)技術規(guī)范》等技術標準，僅建設工程招投標一個行業(yè)領域，平均每個項目每個標段產(chǎn)生7000余項結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（含過程數(shù)據(jù)），產(chǎn)生包括電子招投標文件、圖片、文檔等格式在內(nèi)的超過2GB非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，按照一個省份全年一萬五千個項目，平均每個項目五個標段計算，僅建設工程招投標行業(yè)每年將生產(chǎn)超過5億項結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，各類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)150TB以上，可用數(shù)據(jù)維度近300個。而升級改造后的電子交易平臺將包含房建市政工程、交通工程、水利水運工程、郵電通信工程、能源工程等多個行業(yè)。
公共資源交易數(shù)據(jù)中心（DaaS層），通過數(shù)據(jù)交換傳輸體系實現(xiàn)全省公共資源交易數(shù)據(jù)的全面匯聚，并對原始業(yè)務數(shù)據(jù)進行清洗，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。依托數(shù)據(jù)加工存儲體系對數(shù)據(jù)進行預處理，構(gòu)建索引和元數(shù)據(jù)管理體系，對各類結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一組織、統(tǒng)一管理和統(tǒng)一存放，搭建涵蓋各領域交易過程、決策分析等綜合的、全局性的數(shù)據(jù)倉庫，提供管理所需的完整信息，實現(xiàn)交易全部過程的數(shù)字化。
GST平臺所提供的強大的大數(shù)據(jù)能力，應用到公共資源交易的各個環(huán)節(jié)上，推動交易流程與決策過程的智能化、智慧化。GST平臺具有以下幾大能力：
呈現(xiàn)（Present）：通過對數(shù)據(jù)的預處理，構(gòu)建索引和強大的元數(shù)據(jù)管理能力，GST平臺可以依據(jù)用戶提出的主題，將關聯(lián)數(shù)據(jù)集中呈現(xiàn)，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)間的上卷、下鉆、跳轉(zhuǎn)、聯(lián)想。依托XXX種類的數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)方式，選取最適合業(yè)務闡述的展示數(shù)據(jù)、理解數(shù)據(jù)、演繹數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)效果。
理解（Understanding）：GST平臺具有強大的理解能力，通過自然語言處理的核心技術，和卓越的處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一整套復合技術，結(jié)合深耕行業(yè)形成的一整套業(yè)務理解模型，似的GST平臺可以理解數(shù)據(jù)間的內(nèi)在邏輯，應對多變的業(yè)務場景。
分析（Analysis）：GST平臺從業(yè)務模型假設出發(fā)，依托聯(lián)機分析、多維分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化等一系列經(jīng)典商務智能技術，GST平臺可以透過數(shù)據(jù)揭示規(guī)律、模式和關系。將散落在交易各環(huán)節(jié)的信息片段連接起來，進行對比、歸納、總結(jié)、分析和推理，獲取深入的洞察以及決策的依據(jù)。
學習（Learning）：GST平臺擁有優(yōu)秀的學習能力，能夠從交易各參與方的每一次決策中提取特征指標與關鍵信息，并以此為輸入實現(xiàn)以證據(jù)為基礎的學習能力（Evidence based learning），像人類一樣進行學習和認知。后續(xù)也可以通過專家訓練，在交互中通過經(jīng)驗學習來獲取反饋。
GST發(fā)現(xiàn)（GST Discovery，以下簡稱GST.D）
可以用來協(xié)助交易各參與方實時、辯解的獲取所需各類信息，GST.D可以將在數(shù)據(jù)倉庫中不同類型的數(shù)據(jù)進行匯聚，并基于完備的元數(shù)據(jù)索引實現(xiàn)面向主題的信息分享，并輔以恰當?shù)臄?shù)據(jù)可視化功能，為交易各參與方提供信息服務。使用者可以根據(jù)關注點，在此基礎沿著數(shù)據(jù)線索進行下鉆、上卷、跳轉(zhuǎn)、聯(lián)想等探索。
GST洞察（GST Insight，以下簡稱GST.I）
基于各類交易業(yè)務場景梳理的成果上，GST.I可以在每一個被識別的決策點，為使用者提供多維數(shù)據(jù)分析。能夠發(fā)現(xiàn)和建立歷史交易數(shù)據(jù)中的海量數(shù)據(jù)之間的關系，并基于主體行為數(shù)據(jù)進行學習，迅速地提煉洞察，來幫助各類交易主體在決策時選取最優(yōu)選擇。
GST研究（GST Research，以下簡稱GST.R）
力求從海量交易數(shù)據(jù)中推究規(guī)律模式，找出演變趨勢，進而使觀察者獲得更為深入的洞察力?；诤Ａ抗操Y源交易數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建大數(shù)據(jù)模型、引入機器學習算法，為行業(yè)熱點問題提供更為詳實深入的專題性解析。
GST專家（GST Savant，以下簡稱GST.S）
GST.S基于機器學習算法和認知計算技術，可以從歷史評標檔案中進行學習，形成以案例為基礎的輔助評標體系。與傳統(tǒng)輔助評標系統(tǒng)相比，GST.S不僅僅以數(shù)學模型為基礎，可以最大限度地利用歷史海量數(shù)據(jù)，針對不同評標內(nèi)容匹配多種有效的數(shù)據(jù)挖掘方法。GST.S還具備內(nèi)容挖掘功能，可識別非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（招標文件、投標文件、圖紙等）片段內(nèi)隱含的相互關系，從而挖掘出具有重要意義的全新洞察力。
GST隨身（GST Pocket，以下簡稱GST.P）
依托移動互聯(lián)技術建設GST.P，充分利用移動設備的便利性，使交易能夠打破時間、空間的約束，實現(xiàn)主體能夠隨時、隨地獲取信息、辦理業(yè)務、參與交易，進一步拓展服務渠道，降低交易成本，提高交易效率。
