-
公开(公告)号:CN111382181A
公开(公告)日:2020-07-07
申请号:CN202010183474.X
申请日:2020-03-16
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/2455 , G06Q40/06 , G06Q40/04 , G06Q10/06
Abstract: 本发明涉及数据处理的技术领域,具体涉及一种基于股权穿透的指定企业派系归属分析方法及系统,包括对每个待分析企业信息数据进行采集存储,得到原始信息数据,信息数据包括股东信息数据;根据原始信息数据对每个待分析企业向上发散计算股权链路占比,并确定所述每个待分析企业的全部股东,所述全部股东包括最终股东;通过检索出与所述最终股东相关的关联待分析企业,生成与最终股东相关的第一派系信息数据;对第一派系信息数据进行合并,生成最终派系信息数据;通过对股东信息进行采集存储以及分析,从而计算出每个待分析企业的向上发散计算股权链路占比。对待分析企业进行了基于最终股东的集合划分,为企业关联分析提供支撑。
-
公开(公告)号:CN110837608A
公开(公告)日:2020-02-25
申请号:CN201911080716.6
申请日:2019-11-07
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9538 , G06F16/951
Abstract: 本发明提供了一种基于多源数据的舆情话题传播路径分析系统,包括:多源数据采集模块,用于对舆情话题进行多源数据采集,获取至少一项来源信息;传播路径分析模块,用于根据来源信息的类型采用不同的单源传播路径建立方案,得到单源传播路径,多个单源传播路径相互关联,得到交叉传播路径;传播主路径分析模块,用于分析各个节点的转发关系和转发量,得到舆情话题的关键传播节点,保留根节点与关键传播节点、关键传播节点之间的传播路径,删掉无关路径,得到传播主路径;路径显示模块,用于显示路径信息。本发明还提供了一种基于多源数据的舆情话题传播路径分析方法,帮助用户更加直观的了解舆情话题的传播情况。
-
公开(公告)号:CN109977414A
公开(公告)日:2019-07-05
申请号:CN201910256768.8
申请日:2019-04-01
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种互联网金融平台用户评论主题分析系统及方法,涉及自然语言处理领域;分析系统包括数据采集模块、金融词向量学习模块、评论主题生成模块、用户评论分类模块和评论主题更新模块;分析方法所述方法利用金融论坛中平台用户印象聚类生成用户评论主题,基于用户评论主题对互联网金融平台相关用户评论进行分析,并定期对评论主题进行更新。本发明不需要进行长期人工干预,借助互联网中易于获取的用户知识实现稳定的互联网金融平台评论分析及主题提取,分析获得的评论主题较有代表性,从而可以通过分析结果帮助用户更直观了解该互联网金融平台。
-
公开(公告)号:CN104135474B
公开(公告)日:2017-11-03
申请号:CN201410343212.X
申请日:2014-07-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种基于主机出入度的检测网络异常行为的方法,从全新的角度提出了一种主机属性判定,攻击检测方法,在技术难度较低,资源耗用较小的情况下能够实现一定量种类的网络行为检测,异常行为监测。首先定义度、出度和入度;其中,度是四元组连接的数量;出度是指主机向其他主机发出的四元组连接的数量;入度是指主机接收其他主机的四元组连接的数量;该方法根据主机的出入度比例是否超出已知范围,以实现网络异常行为的检测;不同业务主机的出入度比例范围不同。
-
公开(公告)号:CN107220347A
公开(公告)日:2017-09-29
申请号:CN201710390490.4
申请日:2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于Lucene的支持表达式的自定义相关度排序算法,属于计算机技术领域。所述算法包括:用表达式解析模块对用户输入的表达式进行合法性检查,并转化为系统可以计算的形式;表达式计算模块根据表达式中的参数,在Lucene索引中提取出相应字段进行计算;相关度排序模块对表达式的计算结果进行排序;最后用结果整合模块对各数据节点返回的计算结果进行整合,将最终自定义表达式的排序结果返回给用户。本发明支持多字段间进行表达式计算,并按照其进行排序,优于单纯的文档打分排序机制,而且该发明支持更多的函数计算,且该算法适用于分布式的大数据平台上。
-
公开(公告)号:CN107194804A
公开(公告)日:2017-09-22
申请号:CN201710391332.0
申请日:2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种P2P网贷数据自动化核验方法,包括步骤一:数据接入,步骤二:数据接入自动化审核,步骤三:数据API自动化接入,步骤四:完成自动化数据核验,本发明中数据多重核验全自动化进行,安全、智能;本发明的方法,具有很强的实用性,具有很广泛的应用前景。
-
公开(公告)号:CN107067322A
公开(公告)日:2017-08-18
申请号:CN201710390471.1
申请日:2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
CPC classification number: G06Q40/025 , H04L67/104
Abstract: 本发明公开了一种应用于P2P网络借贷企业数据接入模型的系统及方法;系统分为三个模块:数据接入模块、数据预处理模块和数据加载存储模块;数据接入模块完成对网络借贷平台的身份认证和数据接入接口规范;数据预处理模块完成数据完整性和有效性校验,建立各类数据完整性和有效性校验规则,并对数据进行去重和修正操作;数据加载存储模块完成大规模数据安全存储技术,为数据分析建模提供安全而方便的数据支撑服务;本发明的优点在于:可以对大量网络借贷平台中的异构数据形成规范和统一的标准,并进行规范、安全、稳定的数据接入,为P2P网络借贷平台监管奠定数据基础。
-
公开(公告)号:CN106055646A
公开(公告)日:2016-10-26
申请号:CN201610377615.5
申请日:2016-05-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor: 卫冰洁 , 王啸 , 熊刚 , 贺欣 , 石俊峥 , 刘培朋 , 李镇 , 周立 , 王秀文 , 贺龙涛 , 李晓倩 , 袁媛 , 朱佳伟 , 李城龙 , 张慧 , 曹首峰 , 于贺威 , 王大伟 , 刘阳
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/2282 , G06F16/2255
Abstract: 为了提升多线程对哈希表操作的高效性,本发明提供一种并发哈希表的无锁操作方法。当需要对哈希表进行插入操作时,首先构造新增的值对象,并将对象中的next指针指向键值对应的哈希槽中的指针指向的对象,同时利用原子操作将对应哈希槽中的指针指向新增的对象;当需要对哈希表进行删除操作时,利用原子操作将对应的对象从链表中移除;当需要对哈希表进行更新操作时,首先构造需要更新的对象的副本,并进行更新,同时原子地将更新后的对象插入到链表中;对于删除对象的回收,利用Hazard指针实现。
-
公开(公告)号:CN113505221B
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202010214386.1
申请日:2020-03-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 国科智安(北京)科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/2411 , G06Q30/018
Abstract: 本发明公开了一种企业虚假宣传风险识别方法、设备和存储介质。该方法包括:在目标企业对应的多个企业舆情文本中,提取疑似风险文本;在每个疑似风险文本中提取对应种类的风险特征,形成每个疑似风险文本对应的风险特征向量;将多个疑似风险文本分别对应的风险特征向量顺次输入预先训练的风险识别模型,使风险识别模型对每个疑似风险文本进行识别,并将识别为存在虚假宣传风险的疑似风险文本确定为风险文本;根据确定出的所有风险文本的信息,确定目标企业对应的虚假宣传风险强度值;如果虚假宣传风险强度值大于预设的风险阈值,则确定目标企业存在虚假宣传风险。本发明可以避免人工匹配规则的局限性,提升了虚假宣传风险识别的准确性。
-
公开(公告)号:CN110020433B
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN201910256769.2
申请日:2019-04-01
Applicant: 中科天玑数据科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/295 , G06F16/35 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于企业关联关系的工商高管人名消歧方法,涉及实体消歧领域,包括以下步骤:将待消歧数据集U,按高管姓名划分成组n个高管姓名组A;根据步骤S1得到的姓名组划分结果,对每个组A,构建N层以内的高管及企业关联关系网络G;针对每个姓名组A,根据密切度计算规则,计算姓名组A中高管节点之间的关联密切度f;根据关联密切度构建聚类函数CL,使用层次聚类算法得到消歧结果。本发明能自动化对工商高管人名进行消歧,具有较高的消歧准确率,且具有一定的阈值设置灵活性,可满足较多应用场景的工商高管人名消歧;同时可构建高管任职关联关系、高管投资关联关系,为高管全视角的关联图谱分析提供支撑。
-
-
-
-
-
-
-
-
-