云数据平台算法模型优化方案

29云数据平台算法模型优化方案\l“_TOC_250040“第1章整体方案 4\l“_TOC_250039“工程需求理解方案 4\l“_TOC_250038“工程背景 4\l“_TOC_250037“工程概述 4\l“_TOC_250036“工程现状 4\l“_TOC_250035“工程目标 6\l“_TOC_250034“工程内容 7\l“_TOC_250033“总体设计方案 8\l“_TOC_250032“总体定位及目标 8\l“_TOC_250031“设计原则及约束 9\l“_TOC_250030“总体设计约束 9\l“_TOC_250029“总体应用架构设计 10\l“_TOC_250028“总体数据架构设计 12\l“_TOC_250027“数据框架设计 12\l“_TOC_250026“数据框架细化设计 13\l“_TOC_250025“算法模型优化方案 15\l“_TOC_250024“算法概述 15\l“_TOC_250023“算法的特征 16\l“_TOC_250022“算法的要素 16\l“_TOC_250021“算法的判定 17\l“_TOC_250020“算法的描述方式 18\l“_TOC_250019“典型的算法 18\l“_TOC_250018“算法模型优化 22\l“_TOC_250017“算法模型优化要点 22\l“_TOC_250016“数据模型优化 24\l“_TOC_250015“数据建模工具 37\l“_TOC_250014“优化完善及运维的算法模型效劳 38\l“_TOC_250013“根底算法模型设计 38\l“_TOC_250012“开放算法模型效劳 40\l“_TOC_250011“机构改革的算法模型优化 40\l“_TOC_250010“算法模型指标重测算 40\l“_TOC_250009“国合并影响分析 41\l“_TOC_250008“应用支撑方案 41\l“_TOC_250007“应用接入标准制定 42\l“_TOC_250006“应用接入方式 43\l“_TOC_250005“应用接入管控 44\l“_TOC_250004“应用接入效劳 44\l“_TOC_250003“平台层应用接入效劳 44\l“_TOC_250002“数据层应用接入效劳 45\l“_TOC_250001“具体应用层接入 46\l“_TOC_250000“应用接入联调 47第1工程需求理解方案工程背景始终以“用数据效劳征管方式转变”为建设主线，在大数据算法应用、海量用户支持、关系云图、风险动态积分、用户画像等方面进展了乐观探究、实践，精彩实现为目标，涵盖数据“采、存、通、用”全生命周期的一体化生态系统，是大数据、互联网＋、云计算等理念、方法论、技术手段和解决方案的集成呈现。变化，营造良好税收数据生态。工程概述工程现状SLB、ODPSDataV18类用户需求的税收大数据平台。主要完成平台层、数据层、应用层的建设：云环境，并构建完整的三层效劳模式。通过建设IaaS层，为全国数据大集中环CPU、内存、存储、网络、操作系统等根底设施资源，提高资源的利用率，降低选购本钱；通过建设PaaSIaaSSaaS。续的提升，保证数据资产的长期价值。根底层完成了对税务数据、外部数据和互联网数据三类数据的集成，化数据等操作。中间层完成了四大主题库和标签体系的建设。四大主题库分别是：组〔法人和法人分支机构200税务机关库，涉及模型近200〔单位纳税人之间、单位纳税人与自然人之间，涉及模型几十个。同时构建了企业、自然人、税务机关标签体系，包含：企业标签〔一般纳税人标签、小规模纳税人标签、千户集团标签、自然人标签、税务机关标签。模型层完成了面对应用的数据模型构建。在建设模型层的过程中，以票流分析、关系云图、增值税发票查询分析系统等应用共设计数百个数据模型，上千个指标口径。业效劳动态监控等应用。数据治理工作主要从五个方面开展：元数据治理、数据资产治理、数据质量规章指标二百多项，推动全国数据质量持续优化。数据效劳作，为信用评价指标调整供给数据依据等；开展办企业预警模型、非正常户预警模型、进销不匹配模型等指标设计测算工作。工程目标各项工作，保障云平台平稳运行。面的对接工作，满足其数据库创立、扩容、变更等需求。管改革和税制改革。在完成金三系统合并、调整与地方税费全国集成根底上，完成云平台数据层、应用层的相应调整优化与功能开发工作，以保障数据准时、准确集成至云平台，并依据最的需求展现和供给数据。工程内容不限于以下内容：云平台数据治理升级完善及运维和机构改革软件效劳工程是在云平台数据涉及云平台调整优化工作两项内容：总体设计方案总体定位及目标云平台数据治理工程是工程其次阶段的重要组成局部，工程基于目前最工程定位集中表达了根底性、创性和示范性。自行开发应用工程供给根底数据和工具，鼓舞多样性应用开发。发结合的格局。发的示范性模板，推动全收数据利用水平提升。有效共享整合，为国家信息共享化建设供给了税务方案。云平台数据治理工程升级完善及运维和机构改革软件效劳工程以云平台数供给必要的根底运维，保障云平台正常运行。设计原则及约束总体设计约束总体设计包括总体架构设计和数据治理机制设计两个局部。总体设计要求设计目标和机构改革软件效劳工程的总体设计。设计要求技术、集成、部署等方面的框架，也包括设计管控的体系。一方面，作为框架，总体设计要求定义应用、数据、技术、集成、部署等架构的目标蓝图，还包括相的实施符合云平台数据治理升级完善及运维和机构改革软件效劳工程的总体规划。的目标。设计约束遵循本工程总体设计要求和工程设计约束。数据治理机制设计目标依据数据本工程数据治理要求与约束，完成国家数据治理机制建设。设计要求据标准治理和数据质量治理三个方面的机制和流程建设。设计约束遵循本工程数据治理机制要求和约束。总体应用架构设计建设、数据层建设和应用层建设。云计算支撑平台：系统搭建敏捷、可随时调用计算资源的数据云环境，并构建完整的三层效劳据分析应用需求的冲突。大数据支撑平台：大数据支撑平台是用于各项数据相关工作的云计算产品和大数据工具软件标准、数据内容以及数据质量，实现数据“好用、足用”的目标。应用平台层：在全收数据大集中和外部数据扩展根底上，为总局和各司局及局部省局供给3总体数据架构设计4型组织、信息加工、质量治理、结果呈现等处理功能。数据框架设计数据应用数据应用数据治理分析模型数据挖掘数据供给元数据治理数据汇总数据主体定义主体汇总关系定义数据集成数据定义数据抽取数据清洗数据转换数据加载数据集成负责数据集成，通过调度掌握和规章治理实现对数据集成的任务治理，数据集成平台将源数据〔核心征管、电子税务、出口退税、外部数据等〕ETL/数据复制的数据加工、清洗、转换，完成从源数据数据预备区统一数据视图。加工中消灭的错误预警提交给数据治理平台的数据质量治理应用。数据会聚的轻度汇总的事实表和事实表关联的维度表。数据应用由查询统计、征管状况分析、报表治理、风险治理、政策评估、绩效治理、学问治理、税收收入核算分析系统、电子档案治理等局部和日常应用治理组成。本包负责：查询统计、常应用治理建设。数据治理负责环境的数据治理，它是结合数据治理相关的组织、制度和流程和数据标命周期的治理、以及数据审计治理等。数据框架细化设计数据应用数据应用数据报表数据分析数据治理数据扩展利用…挖掘应用层数据治理数据仓库区元数据数据质量掌握运行监控数据中间层统一数据视图区数据预备区数据预备层数据集成数据标准治理元数据治理数据审计范ETL/数据复制度范警数据源核心征管电子税务出口退税发票底账征管日志文件外部数据互联网数据1、根底数据层外部交换数据、互联网开放数据。税收业务系统：税收业务系统是本次数据体系中最主要的数据源头，税务13到核心征管数据体系内。交换数据合并数据构造，采集到统一的数据交换域。互联网数据：互联网是一个开放式的数据源，在本次数据体系和应用的建度的要求，满足爬取数据从非构造化到构造化存储的要求；2、数据中间层丰富，不停丰富主体的描述、行为及治理类的数据。易用的生产原料。总局大数据云平台将具有强大得数据计算和存储力量。基于平台的力量和层的建设将着重三个主体库的建设：企业库、自然人库、关系库。3数据挖掘层型的建设和数据价值的挖掘。基于本次云平台数据治理工程的业务需求，数据模型和挖掘将包含征管分签体系模型。征管分析模型:标数据，并持续跟踪指标的变化状况，为征管工作分析应用供给数据支撑。企业标签体系模型进展数据挖掘，获得刻画企业的标签数据。库的数据进展数据挖掘，获得刻画自然人的标签数据。算法模型优化方案算法概述算法〔Algorithm〕是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题时间简单度来衡量。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和〔可能为空的的一些算法，包含了一些随机输入。算法的特征一个算法应当具有以下五个重要的特征：有穷性〔Finiteness〕算法的有穷性是指算法必需能在执行有限个步骤之后终止；精准性(Definiteness)算法的每一步骤必需有精准的定义；输入项(Input)0是指算法本身定出了初始条件；输出项(Output)的算法是毫无意义的；可行性(Effectiveness)每个计算步都可以在有限时间内完成〔也称之为有效性。算法的要素一，数据对象的运算和操作计算机可以执行的根本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执操作有如下四类：算术运算：加减乘除等运算。规律运算：或、且、非等运算。关系运算：大于、小于、等于、不等于等运算。二，算法的掌握构造行挨次有关。算法的判定同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程从时间简单度和空间简单度来考虑。时间简单度nf(n)，算法的时间简单度也因此记做：T(n)=Ο(f(n))f(n)的增长率正相关，称作渐进时间简单度〔AsymptoticTimeComplexity。空间简单度算法的空间简单度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时度的分析要简洁得多。正确性算法的正确性是评价一个算法优劣的最重要的标准。可读性算法的可读性是指一个算法可供人们阅读的简洁程度。强健性错性。算法的描述方式PAD图等，其中最普遍的是流程图。典型的算法递推法递推是序列计算机中的一种常用算法。它是依据肯定的规律来计算序列中机速度快和不知疲乏的特点。递归法程序调用自身的编程技巧称为递归〔recursion。一个过程或函数在其定时，递归返回。留意：递归就是在过程或函数里调用自身；在使用递归策略时，必需有一个明确的递归完毕条件，称为递归出口。穷举法10000因此最多尝试10000一种密码，问题只在于如何缩短试误时间。因此有些人运用计算机来增加效率，有些人辅以字典来缩小密码组合的范围。贪心算法贪心算法是一种对某些求最优解问题的更简洁、更快速的设计技术。用贪心法设计算法的特点是一步一步地进展，常以当前状况为根底依据某穷尽全部可能而必需消耗的大量时间，它承受自顶向下,以迭代的方法做出相继过每一步贪心选择,可得到问题的一个最优解，虽然每一步上都要保证能获得局部最优解，但由此产生的全局解有时不肯定是最优的，所以贪欲法不要回溯。贪欲算法是一种改进了的分级处理方法，其核心是依据题意选取一种量度下最优解的分级处理方法称为贪欲算法。优解的最优量度标准是使用贪欲算法的核心。择出最优量度标准后，用贪欲算法求解则特别有效。分治法分治法是把一个简单的问题分成两个或更多的一样或相像的子问题，再把即子问题的解的合并。分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征：该问题的规模缩小到肯定的程度就可以简洁地解决；性质；利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解；的子子问题。动态规划法动态规划是一种在数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题广泛应用于计算机科学和工程领域。动态规划程序设计是对解最优化问题的一种途径、一种方法，而不是一种去求解。迭代法迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推值的过程，跟迭代法相对应的是直接法〔或者称为一次解法，即一次性解决问题。迭代法又分为准确〔或肯定步骤〕进展重复执行，在每次执行这组指令〔或这些步骤〕时，都从变量的原值推出它的一个值。分支界限法同类型的问题解法也各不一样。分支定界法的根本思想是对有约束条件的最优化问题的全部可行解〔数目来越小的子集〔称为分支，并为每个子集内的解的值计算一个下界或上界〔称为定界。在每次分支后，对但凡界限超出可行解值那些子集不再做进一步〔即搜寻树上的很多结点〕就可以不予考虑了，从而何子集的界限。因此这种算法一般可以求得最优解。与贪心算法一样，这种方法也是用来为组合优化问题设计求解算法的，所不行能得到最优解的子空间进一步搜寻〔类似于人工智能中的剪枝，故它比穷举法效率更高。回溯法〔探究与回溯法其根本思想是，在包含问题的全部解的解空间树中，依据深度优先搜寻的〔其实回溯法就是对隐式图的深度优先搜寻算法的子树都要已被搜寻遍才完毕。而假设使用回溯法求任一个解时，只要搜寻到问题的一个解就可以完毕。算法模型优化算法模型优化要点和工具建立起来的算法模型，它是口径、算法及其数据的集合。设计，涵盖税务业务内涵需完整、全面。具体的优化要点如下：1、统一数据视图建模优化支持对即时性的、操作性的、集成的数据运用需求。统一数据视图可以依据3NF数据库，以总体架构工程规划的数据模型为根底，优化其规律访问及物理存储构造，到达高效查询的要求。2、数据仓库建模优化数据仓库的特征在于面对主题、集成性、稳定性和时变性，用于供给税收业3NF、理大量的数据并发访问。3、数据集市建模优化围绕数据仓库数据，面对不同分析主题，进展数据集市建模，完成数据运用平台和联机分析应用。数据集市的构造可以是多维数据集〔如星型、雪花型，析主题建立等三项内容。〔如数据质量指标库用平台支持的需求，具有前瞻性、敏捷性、可扩展性等特点。算法，聚类、关联、分类等高级算法，以及决策树、神经网络等数据挖掘算法。数据模型优化征管分析模型发票发票票证登记认定申报征收计会统优待证明综合评估审计稽查法制我们针对该模型的建设方式也需要围绕该主题进展。企业标签体系模型企业标签体系模型，针对目前总局对于企业征税治理的需要，设计对企业据进展数据挖掘，获得刻画企业的标签数据。企业标签概念模型设计说明。行为力量挖掘框架设计用户力量标签挖掘流程中，首先通过用户关系数据(主要是分组，用于表达粉丝关领域内的影响力)挖掘出用户的力量标签及其根底权重；其次通过引入用户的用。标签挖掘模型关键点设计标签集合分组信息即用户为关注对象打上的标签作为用户关系数据引入到挖掘过程中，由于标签属于UGC，就会造成同一个标签主题有多种不同的表达方式，将多可以有效地提升力量标签的准确率和掩盖率。首先将分组信息通过分类模型划分为强关系型(税务机关，税务活动等)和行为型(缴纳、金额等)两类，并将行为型分组信息作为我们的根底预料。接下来通过聚类、关联等相关算法进展标签词(分组信息)的聚合；标签高相关标签低相关标签标签高相关标签低相关标签税务活动入库标识等用户关注度用户关注度指的是用户在某个特定标签下的受关注程度，因此影响力计算的边界是标签对应的兴趣用户群体〔包含该标签的力量用户，即对该标签所对注为作为根底数据，利用迭代算法进展该用户关注度的计算。时间衰减效益考虑到企业用户数据的消费价值和计算代价，对于用户内容数据，我们选取了用户近一段时期内行为活动作为根底参照进展计算。关于时间衰减，我们结合牛顿冷却定律和微博的业务需求推导出相应的衰行为标签内容权重的时间衰减函数自然人标签体系模型自然人标签体系模型，针对目前总局对于自然人征税治理的需要，设计对人库的数据进展数据挖掘，获得刻画自然人的标签数据。自然人标签体系概念模型行为力量挖掘框架设计短时动态数据建设短时动态数据建设为解决总局快速觉察问题、快速反响业务变化的需求供给反响业务的变化，觉察可能存在的问题，并能够业务系统产生联动。短时动态数据建设主要基于流式数据处理，其过程根本分为三个阶段：数据处理基于流计算技术实现。展现。流式数据设计据采集、数据处理、数据效劳化。数据采集流式数据处理的支持根底是实时数据采集。数据处理加载后形成可以存储到数据队列中。数据效劳化数据通过队列订阅猎取流式数据队列中的数据，并依据队列输出数据进展效劳化转变。企业风险〔信用〕模型纳税信用等级是指税务机关依据纳税人履行纳税义务状况，依据《纳税信内的纳税信用所评定的等级。企业风险〔信用〕评定方法评定等级分值比例涉及风险项A分值>=95具有涉嫌违反税收法律、行政法规行为，至评定日仍未结案或已结案但未依据税务机关处理打算改正的〔指税务机关确定纳税信用等级之日起向前推算两年〕发生欠缴税款情形的料的评定期前两年有税务行政惩罚记录的C20<=分值<60评定依法应当办理税务登记而未办理税务登记的评定期内同时具备按期纳税申报率在90%以下，纳税申报准确率在70%以下，应纳税款按期入库率在80%以下，代扣代缴申报准确率在80%以下，代扣代缴税款入库率90%以下的〔指税务机关确定纳税信用等级之日起向前推算两年〕有违反税收法律、行政法规的行为，且受到税务行政惩罚的抄报税的应税收入、应税所得核算混乱，有关凭证、账簿、报表不完整、不真实的D分值<20具有涉税犯罪嫌疑，已依法移送公安机关，尚未结案的〔指税务机关确定纳税信用等级之日起向前推算两年〕有偷税、躲避追缴欠税、骗取出口退税、抗税、虚开增值税专用发票等涉税犯罪行为记录的骗取税收优待政策、骗取多缴税款退回的不能完整、准确核算应纳税款或者不能完整、准确代扣代缴税款的不能完整、准确核算应纳税款或者不能完整、准确代扣代缴税款的B60<=<955〔信用评估模型。表名：表名：fx_qyfxpg表描述：企业风险〔信用〕评估表描述企业风险信用等级为划型和税务评估做出参考列名字段类型注释备注NSRSBHVARCHAR2(30)纳税人识别码NSRMCVARCHAR2(75)纳税人名称FXPGXMLXCHAR(2)风险工程类型PGXMLXFZNUMBER评估工程类型分值表名：表名：fx_fxpgxmlx表描述：风险〔信用〕工程评估类型风险评定代码类型表列名字段类型注释备注fxpgxmlxCHAR2(2)估类型Fxpgxmlx_mcVARCHAR2(30)风险工程评估名称fxpgzcyjChar(6)风险评定政策依据LXLRRQLXLRRQDATE风险工程类型列入日期XYBJCHAR(1)选用标记表名：表名：fx_nsrfxpdsx表描述：纳税人风险评定事项风险评定事项列名字段类型注释备注nsrsbhVarchar2(30)纳税人识别码dqzrnumber档期收入ljsrnumber累计收入djrqdate登记日期djzlblnumber登记资料完成比例sssxcsnumber涉税事项次数wfajcsnumber违法案件次数1.3.2.2.6然人风险〔信用〕模型自然人风险〔信用〕模型自然人风险〔信用〕表模型表名：表名：fx_zrrfxpg表描述：自然人风险〔信用〕评估表描述自然人风险信用等级为划型和税务评估做出参考列名字段类型注释备注zrrsfzjxxVARCHAR2(30)自然人身份证件信息zrrmcVARCHAR2(75)自然人名称FXPGXMLXCHAR(2)风险工程类型PGXMLXFZNUMBER评估工程类型分值表名：表名：fx_zrrfxpgxmlx表描述：风险〔信用〕工程评估类型风险评定代码类型表列名字段类型注释备注fxpgxmlxCHAR2(2)估类型Fxpgxmlx_mcVARCHAR2(30)风险工程评估名称fxpgzcyjChar(6)风险评定政策依据LXLRRQLXLRRQDATE风险工程类型列入日期XYBJCHAR(1)选用标记表名：表名：fx_zrrfxpdsx表描述：自然人风险评定事项风险评定事项列名字段类型注释备注nsrsbhVarchar2(30)纳税人识别码grsrnumber个人收入ljsrnumber累计收入djrqdate登记日期lcysbjChar(1)两处以上标记sssxcsnumber涉税事项次数wfajcsnumber违法案件次数1.3.2.3数据建模工具1、工具需求描述领域模型、规律模型、物理模型四个层次建模过程。2、工具需求分析名目名目分析说明支持业务模型、领域建模、规律模型、物理模型，以及这之间的转换；模型支持IDEF支持正向工程：为某些数据库设计生成源代码。支持数据库周支持逆向工程：以现有数据库或图式为根底创立可视化模型。期代码将修改应用于数据库。名目名目分析说明对不同数据源的元数据进展导入和导出，数据源包括：BI平台UML和元数据整合XML图式、以及公共仓库模型CW。模型审查找是否存在目标定义遗漏、未用域名、唯一索引、及循环关系等。支持可视化界面开发，操作简洁、易用、易学，支持菜单驱动和拖拉式易用性操作。支持团队开发分别、比较、合并等。文档报表供给建立多模型的RTF和HTML格式的文档报表。优化完善及运维的算法模型效劳根底算法模型设计算法模型开发设计主要包括以下内容：增值税发票风险防范与打击方案计算资源和算法资源，设计相应的增值税发票风险防范和打击方案。利益相关群体挖掘与分析的风险。商品名称归类模型一样属性的商品归为同一类〔如将中华和中南海归类为香烟，以供给不同粒度的商品名称列表，为其它大数据算法供给良好的数据根底。1.3.3.1.2法模型优化完善1.办企业纳税风险评估模型效劳。在现有算法的根底上做进一步优化，以提高评估结果的准确率。纳税人动态信用积分分规模建立细分模型，依据实际运行状况，进展迭代优化。进销不符风险企业觉察企业名单的准确率。商品名称归集模型升级〔或物质〔18K24K，降低商品名称多样性所引入的数据噪音。优化现有的算法，以提升商品名称的归集效果。开放算法模型效劳算法模型录入算法模型查询算法模型治理位供给公用算法模型资源的维护。机构改革的算法模型优化准确的数据效劳和数据应用。算法模型指标重测算满足实际工作的需要。国合并影响分析影响等方面的分析，也是机构改革算法模型优化的一个方面。包括但不限于以下内容：非正常户推测模型调整优化；办企业风险第一阶段模型调整优化；办企业风险其次阶段模型调整优化；办企业风险第三阶段模型调整优化；团伙分析模型调整优化；增数据主题动态监控、用户画像、风险治理应用。应用支撑方案据申请、模型开发等流程标准，做好应用接入的把关、管控。本工程承受面对效劳的设计理念，系统应用能够通过效劳形式供给集成,实个前提：OLAP充分考虑系统数据与业务应用的关系，形成合理的应用布局，便于打包成可复制的解决方案；打好根底。工作流引擎嵌入其中，融为云平台数据治理系统中的一局部。支持操作型BI，系统的一个具体的电子档案、查询或分析结果等。商业智能软件标准、成熟的分析方法和手段，实现报表分析、即席分析、数理统OLAP理论，支持雪花、星型等多种数据模型，固定报表支3NF数据；支持集中部署，多级应用的数据共享模式。应用接入承受中间件技术，承受的中间件产品应为主流、开放、成熟的产品。应用接入标准制定治理，并供给必要的培训。工作约束如下：准标准；要求应用层的用户权限治理使用的权限标准；撑省局的应用创；面集成、功能集成、消息集成、权限继承、流程集成、效劳集成、数据集成。应用接入方式最终用户供给一个统一的界面级视图。业务工作门户至少包含以下内容：完整的界面运行环境。户共性化的配置。支持各应用系统待办事宜的集中呈现。系统的无缝连接。二、应用集成本工程应用集成承受基于企业级效劳总线〔CSB〕的应用集成平台，供给系内并供给应应用作为效劳使用。统的各个功能实现。三、安全集成1、用户治理要求遵循总局统一用户模型设计；支持接入总局统一用户治理系统；支持总局统一部署运维，总局省局分级进展用户信息维护功能。认证治理要求支持接入总局统一认证治理系统；CA/密码、动态口令、IP..，将来可以敏捷扩展；身份互信体系要求遵循总局统一规划、设计、开发的身份互信体系。应用接入管控重点工作内容如下：协作应用开发商完成数据架构的设计，跟踪治理相关成果物文档。协作应用开发商完成数据关联需求分析，跟踪治理相关成果物文档。的分层归属，并跟踪治理相关成果物文档。与应用开发商对接入问题进展争论并处理。处理好与应用开发商的意见分歧，确保应用开发能够遵循肯定的标准。应用接入效劳平台层应用接入效劳位、应用研发厂商供给以下效劳：培训效劳：按需培训云平台相关产品，以及平台产品运维体系。产品选型