一种基于多维度特征融合的审判案件智能繁简分流算法

本发明提出一种基于多维度特征融合的审判案件智能繁简分流算法。通过提取案件类型、涉案金额、当事人关系、证据复杂程度、法律适用难度等多维度特征，采用线性加权融合形成统一特征向量，权重由历史案件数据统计与专家经验确定。利用K‑means聚类分析融合特征向量，以两簇中心中点确定繁简阈值，实现案件分类。对简单案件采用简化程序提升效率，复杂案件分配专业团队处理。该算法解决了传统分流方式效率低、准确性差的问题，通过多维度量化、数据与经验结合及动态调整，提升分流准确性与司法资源利用率，适用于智能司法案件分流。