CN101814076A - 可视化信息及信息关联分析系统及建立的方法 - Google Patents
可视化信息及信息关联分析系统及建立的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101814076A CN101814076A CN200910090174A CN200910090174A CN101814076A CN 101814076 A CN101814076 A CN 101814076A CN 200910090174 A CN200910090174 A CN 200910090174A CN 200910090174 A CN200910090174 A CN 200910090174A CN 101814076 A CN101814076 A CN 101814076A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- analysis
- information
- personnel
- layout
- case
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明涉及一种可视化信息及信息关联分析系统建立方法,包括如下步骤:将分散到不同应用系统、不同的数据库的关联信息用以下的方法找出来:多层链接分析算法、关联分析方法、路径分析方法、群集分析方法、时间序列分析方法、实体匹配方法等;其信息和信息的关联关系是用图形的方式展现的,显示的图形可以用本系统提供的图库,也可以用喜欢的图形;为了从不同角度看信息之间关系,还提供不同的图形布局类型:网络布局、层次布局、分组布局、时间序列布局、圆形布局等其它布局。其可视化的方式和特定的分析方法带来的直观性和分析结果,大大提高分析人员的工作效率和准确率。
Description
技术领域
用于公安部、安全部、金融等部门,需要做情报线索分析及人员活动轨迹分析,例如分析涉案人员的酒店住宿信息、电话记录、银行帐号记录、出入港信息及其它活动轨迹信息分析,发现潜在的犯罪团伙的信息、活动规律及轨迹等,开发的一套专项可视化信息及信息关联分析工具。
从根本上改变情报研判分析人员传统的人工分析方式,提供情报分析人员一个方便易用,且功能强大的可视化关联信息的展现方式,并为分析人员提供情报线索挖掘分析的多种方法,充分挖掘隐含在不同业务系统内海量数据中的有价值线索,为提高情报分析工作效率,实施精确打击,提供先进的技术手段支持。
背景技术
长期以来,信息之间的分析工作缺少一种直观的、较好的多种关联分析方法,分析人员大都基于个人积累的经验和习惯流程进行操作,这种工作方法具有发散性、不确定性和一定的个体创造性,但很难在更大范围内不同人员之间进行信息传递。可视化信息及信息的关联分析是在实际信息分析工作中一种比较好的分析方法。
公安部“金盾工程”一期系统建设基本完成,随着各业务系统的建立,使公安系统获得了丰富的公共信息资源,如何有效利用大量的信息已经成为当今急需研究的重要课题。各单位部门信息独立程度高,怎样从众多的信息资源中充分挖掘出隐含的大量可供利用的情报信息?所以急需高科技分析方法和展现方式将公安系统内外的不同信息整合起来,进行信息的共享和研判。
当前,按照公安部相关部署要求,各地公安系统都逐步组织开展了警务综合服务平台及相关业务系统建设,并在系统建设过程中,汇集整合了来自各地警务平台、业务系统和相关单位的大量业务数据,这些数据资源为业务人员的日常工作带来了很大帮助,在一定程度上提高了情报分析和案件处理的效率和水平,但距离公安情报研判分析等高端应用要求仍有很大的差距,主要表现在以下方面:
1)技术支撑工具不够丰富,技术支撑能力急需增强。目前,省市一级警务综合应用等系统平台汇集整合了大量数据,但随着公安业务持续、快速发展,数据量将不断增加,数据处理、分析、管理和平台运行保障难度加大。
2)信息关联程度急需提高。省市级警务综合应用系统平台最大特点和功能在于信息的关联性。但目前平台用于信息关联的要素主要是人员身份证号、案件编号等特定、精确条件号码,关联的范围小,不能全面反映人、案(事)、物、组织和地址等信息要素的内在的、本质的联系,迫切要求使用更先进的技术手段,统筹各类信息要素,实现精确和模糊条件关联,及各种不同数据之间的复杂交叉关联关系。
3)情报线索的分析功能急需增加。目前,省级警务综合应用平台建设已实现了省级信息初步互联、共享和主要业务模块的应用。下一步,必须采用智能化研判分析工具,支撑平台建设,帮助实战应用部门将大量的、模糊的、低关联性的、低价值的信息转化为少量的、易于理解的、高关联性的、高价值的情报,提高信息的整体效益。
4)应用展示形式和分析方法急需拓展。目前平台查询和智能比对结果展现基于人工分析研判文字描述和报表数据,形式和方法相对单一。成果应用往往取决于研判人员分析和表述能力。这就要求运用新技术,通过可视化信息及信息的关联分析,对研判分析数据及数据之间的关联关系进行描述和展现,并进一步提供可视化信息及信息的关联分析研判方法,为分析研判和决策人员提供更加直观的辅助手段。
为解决上述问题,充分发挥各类信息资源汇集整合的优势,为各级公安机关和广大民警提供更加便捷、丰富的应用手段和网上作战工具,促进信息高端应用,提高公安机关信息化应用水平,急需一种可视化信息及信息关联分析系统。将各类海量数据用一定的条件定义,以可视化的方式进行展现,通过图形的方式显现数据和数据间的关联关系,并在数据和关联关系可视化展现的基础上,运用众多可视化分析方法和后台算法来发现和揭示数据中隐含的公共要素和关联关系,为公安研判分析人员发掘线索和情报信息提供帮助。
有以下好处:
直观而易于理解
同大量的卷宗(无论是纸质还是电子文档,或者数据记录为主要形式)的案件信息相比,使用图形化的方式描述、展现调查相关的所有信息、线索无疑更加直观而易于理解。直观的图形能帮助分析人员最简洁、快速地了解到分析案件所涉及到的各种人物、时间、空间、事件序列以及关联关系,而不需要花费时间去阅读大量卷宗或者访问各种不同的应用系统去获得信息,再将这些信息手工联系起来以寻找线索。
自动建立不同数据间的关联和证据链,揭示数据中深层次的关联和线索
研判分析工作的核心是从各种大量的没有关联的信息中发现那些少量的关联性的线索和情报,既将信息转换为可操作的情报的过程。关联分析是研判分析中最主要的方式和技术手段。在传统的人工分析方式下,这种发现关联和线索的过程完全是人工操作,但是当个案面临大量的不同信息时,人工处理往往容易遗漏很多重要的线索(例如帐户分析中资金交易及流向路径)。利用的可视化分析技术,在不同信息图形化的过程中,可以帮助分析人员自动发现不同数据源、不同信息之间的公共元素和联系,利用模糊匹配或者手工匹配的方式,建立起不同实体之间的关联,最终建立起所有个案的不同数据间的关联关系和证据链,从而使原本各自不相干的分散信息和数据联系起来,使研判分析人员可以进行更深入地分析,以发现更多的情报和隐藏信息。
可视化信息和信息关联分析方法在很大程度上弥补了这种不足的缺陷,其具有强大的信息获取手段、关联分析方法能为案件研判分析提供完备的工具支持
申请系统内容
将分散到不同应用系统、不同的数据库的有关联信息用以下的方法找出来:多层链接分析算法、关联分析方法、路径分析方法、群集分析方法、时间序列分析方法、实体匹配方法,其信息和信息的关联关系是用图形的方式将它们表示出来。显示的图形可以多种多样,本发明中提供部分图库,使用本发明的用户也可以用自己喜欢的图形,如真实的照片、喜欢的图片等。为了很好从不同角度看信息之间关系,本发明还提供不同的图形布局类型:网络布局、层次布局、分组布局、时间序列布局、圆形布局等其它布局。可用于电话信息、航班信息、酒店信息、银行帐号信息、公安案件相关信息等等的分析,其可视化的方式和特定的分析方法带来的直观性和分析结果,大大提高分析人员的工作效率和准确率。总之通过本申请发明可对大量的、未知关系的、低关联性的、低价值的信息转化为少量的、易于理解的、高关联性的、高价值的可操作的、直观性的情报,从而为研判分析工作提供帮助。
一、支持多数据源
提供对各种不同格式数据、不同数据源的访问接口。不同格式数据包含文本文件、XML文件、关系数据库(Oracle、MSSQL)等,不同数据源指可以是本地数据源、也可以是外部其它应用系统的数据源。能够基于标准的开放接口配置到多种后台数据库的连接,定义数据库中数据实体和关联模型,并对数据间的关系进行可视化展现和分析。
二、可视化分析方法
采用了众多分析算法技术从大量的信息中揭示更深层次的关联信息和线索。分析方法有多层链接分析方法、关联分析、网络分析、路径分析、时间序列分析、群集分析等。
1)多层链接分析方法:从某一实体出发,按照实体-关联定义,查找和此实体相关的链接及关联关系。用户可以设定查询的方向、层次及按照属性值进行查找;例如:查找和某个电话所有相关的通信记录(可以向下找n层),如图2所示。
2)关联分析方法:以实体关联图的方式展示分析要素之间直接或者间接的关联关系,并进一步通过信息搜索、查找链接、查找路径等方法发现更多不同实体间的关联和隐藏的联系,从而揭示和建立完整的分析证据链和线索关系,如图3所示。
3)路径分析方法:在大量图表对象中寻找特定实体间可能存在的关联关系或路径;分析用户可以设定查找路径的方向和按照属性值进行查找;例如:查找两个可疑帐户之间的交易路径及资金流向。采用最优化的最短路径、最佳路径和找出多条路径的分析方法,如图4所示。
4)群集分析方法:在大量信息中寻找可能存在的关联度较高的群集;用户可以自己设定群集的绑定强度、链接权重、链接属性等;举例:在大量通话记录或航班信息中定位潜在的通讯网络或潜在犯罪团伙信息。算法实现综合采用了聚类分析算法。(左边是所有乘坐航班信息显示,右边是聚类后得到的可疑的几个团伙,如图5所示。
5)时间序列分析方法:在分析中引入时间的纬度,将图表对象以时间序列的方式进行展现,按照时间序列展现事件发展延伸的整个过程,从而发现规律性的趋势并做出预测。例如反洗钱或金融犯罪中得到可疑帐户之间明确的交易关系、资金流向、交易路径、交易规律及趋势等,如图6所示。
6)实体匹配方法:在大量图表信息中查找匹配的实体信息;支持基于字符/数字等模式的匹配,用户可以选择进行自动或者手工合并实体,如图7所示。
三、图形展现类型
在可视化信息及信息分析方法中,显示的图形可以多种多样,本发明中提供部分图库,使用本发明的用户也可以用自己喜欢的图形,如实际的照片、喜欢的图片等,而且提供丰富的图形展现布局类型:网络布局、层次布局、分组布局、时间序列布局、主题行布局、圆形布局等其它布局,以帮助分析人员从不同的角度对信息进行查看,发现信息间的关系和有用的线索,为具体分析提供情报支持,具体的可视化展现方式如下:
1)网络布局:是显示信息之间的关联关系及其隐含关系的展现方式,多用于关联分析方法和链接分析方法,如图8所示。
2)层次布局:基于选定某类信息或分析要素(以下简称为实体,如人员类),将所有实体以树型结构进行排列,显示和发现实体之间可能的层次关系,多用于团伙组织架构分析等,如图9所示。
3)分组布局:根据实体之间的群组关系对实体进行排列,以显示可能的群组信息,多用于犯罪团伙、通信群组分析方法等,如图10所示。
4)时间序列布局:以时间为坐标,将所有实体和关系以时间序列的顺序进行排列,以揭示事件发生的过程和规律,可用于电话、反洗钱、金融欺诈分析等,如图11所示。
5)圆形布局:沿圆形的周边将所有关联的实体进行排列,以发现所有实体之间的链接关系,如图12所示。
6)其它布局:另外提供的图表布局还包括排序布局、成比例布局、打印布局等。
四、图形操作其他功能
1)手工制图:手工添加实体及链接关系图,且可以添加图标,并可与已有的信息自动建立关联关系并进行扩展,也可以修改编辑信息的属性等,如图13所示。
2)图形可以放大、缩小、删除、拖拽、隐藏、恢复等操作功能。
3)导出当前分析图形到本地文件,也可以导入本地或服务器的分析文件到当前图形中。如图14所示。
4)分析结果形成图形,并可以添加到“分析收藏夹”中,且可以在后续分析中使用,如图15所示
附图说明:
图1为本发明的流程图。
图2为本发明的多层链接分析方法示意图。
图3为本发明的关联分析方法示意图。
图4为本发明的路径分析方法示意图。
图5为本发明的群集分析方法示意图。
图6为本发明的时间序列分析方法示意图。
图7为本发明的实体匹配分析方法示意图。
图8为本发明的网络布局示意图。
图9为本发明的层次布局示意图。
图10为本发明的分组布局示意图。
图11为本发明的时间序列布局示意图。
图12为本发明的圆形布局示意图。
图13为本发明的手工制图示意图。
图14为本发明的文件导入导出图。
图15为本发明的分析结果存储图
五、开发的经典可视化专题战法
a)旅馆住宿分析:通过对所有入住旅馆人员数据进行一系列的轨迹分析,从中发现具有特定特征的数据集,并以直观的方式展现。主要分析包括:个人住宿分析、同住人员分析、频繁入住人员分析、频繁更换人员分析、本地频繁入住酒店分析、嫌疑团伙分析等。
b)航班轨迹分析:通过对乘坐飞机所有人员信息进行相应的关联轨迹分析研判。从大量的航班数据中,依托分析系统进行情报信息线索的挖掘,将具有特定特征的数据集以直观的方式展现,方便民警开展进一步的研判工作。主要分析包括:高危人员分析、重点人员分析、频繁进出分析、航班团伙分析等。
c)暂住人口分析:根据暂住人口数据分析特定人员的住宿轨迹,发现具有规律性特征的轨迹信息,进一步实现和案件信息等的关联分析。主要分析包括:高危人员分析、个人暂住分析等。
d)嫌疑人员分析:主要包括旅馆住宿嫌疑分析。即在不同时间、不同地点(多个条件)出现了相似的案件,根据这些情况,把符合该时间、在该地入住旅馆(多个条件)的人员运动轨迹展现出来。
e)通信轨迹分析:基于涉案人员通信话单数据(固话/手机/小灵通)的图形化展现和分析;通过通信数据发现嫌疑人员之间的关系网络、犯罪团伙信息、案发时间嫌疑人活动轨迹等(利用基站位置信息)。
f)银行账户分析:基于黑名单个体或者帐户,通过分系统系统针对特定的机构或者帐户再做深层次的交易分析,得到可疑帐户之间明确的交易关系、资金流向、交易路径、交易规律及趋势等。
g)机动车轨迹分析:包括高速公路进出分析、卡口综合查询分析、套牌分析、串并案分析、可疑车辆分析等。
h)路面盘查分析:包括盘查人员分析、盘查人员集中分析等。
i)案事件团伙分析:可从涉案人员所属案件找到关联案件信息,并进一步分析案件的其他涉案人员,通过深挖案件与案件、案件与人员、人员与人员之间的关系,直观的展现可能的团伙成员,分析人员与犯罪团伙的可能关系。
j)涉毒人员分析:通过涉毒人员与比对库进行比对,发现该人员的活动轨迹及落脚地点。
Claims (3)
1.可视化信息及信息关联分析系统及建立方法,其特征在于该方法包括如下步骤:
A.配置和连接各类数据源。即配置和连接分散到不同应用系统、不同的数据库的所要分析的信息源和其它方式采集的片散信息源(txt、excel文件等)到本发明的系统中来;
B.使用本发明的分析方法:多层链接分析算法、关联分析方法、路径分析方法、群集分析方法、时间序列分析方法、实体匹配方法等,结合业务需求开发出各种情报可视化专项经典应用分析;
C.用图形的方式表示出其信息和信息的关联关系。显示的图形可以多种多样,本发明中提供部分图库,使用本发明的用户也可以用自己喜欢的图形,如真实的照片、喜欢的图片等。最终用图形方式形成直观的研判分析结果;
D.用户可以变换图形布局类型,从不同的角度看信息之间的关系。本发明提供不同的图形布局类型:网络布局、层次布局、分组布局、时间序列布局、圆形布局等其它布局;
E.同时本发明还具有的其他功能:手工制图、分析结果的相同信息的合并、串联、整合等功能(如同一个人的信息在不同的系统里或使用人员确认不同信息指的是一个人,我们可以将它们合并或用链接方式表明)。
2.如权利要求1所述的建立方法,其特征在于步骤B开发的情报可视化专项经典应用分析进一步包括:
B1、旅馆住宿分析:用可视化的方法分析旅馆住宿情况,通过对所有入住旅馆人员数据进行一系列的轨迹分析,从中发现具有特定特征的数据集,并以直观的方式展现;
B2、航班轨迹分析:用可视化的方法分析乘坐飞机所有人员信息相应的关联轨迹情况。从大量的航班数据中,依托系统进行情报信息线索的挖掘,将具有特定特征的数据集以直观的方式展现,方便民警开展进一步的研判工作;
B3、暂住人口分析:根据暂住人口数据分析特定人员的住宿轨迹,发现具有规律性特征的轨迹信息,进一步实现和案件信息等的关联分析;
B4、嫌疑人员分析:主要包括旅馆住宿嫌疑分析。即在不同时间、不同地点(多个条件)出现了相似的案件,根据这些情况,把符合该时间、在该地入住旅馆(多个条件)的人员运动轨迹展现出来;
B5、通信轨迹分析:基于涉案人员通信话单数据(固话/手机/小灵通)的图形化展现和分析;通过通信数据发现嫌疑人员之间的关系网络、犯罪团伙信息、案发时间嫌疑人活动轨迹等(利用基站位置信息);
B6、银行账户分析:基于黑名单个体或者帐户,通过分系统系统针对特定的机构或易规律及趋势等;
B7、机动车轨迹分析:包括高速公路进出分析、卡口综合查询分析、套牌分析、串并案分析、可疑车辆分析等;
B8、路面盘查分析:包括盘查人员分析、盘查人员集中分析等;
B9、案事件团伙分析:可从涉案人员所属者帐户再做深层次的交易分析,得到可疑帐户之间明确的交易关系、资金流向、交易路径、交案件找到关联案件信息,并进一步分析案件的其他涉案人员,通过深挖案件与案件、案件与人员、人员与人员之间的关系,直观的展现可能的团伙成员,分析人员与犯罪团伙的可能关系;
B10、涉毒人员分析:通过涉毒人员与比对库进行比对,发现该人员的活动轨迹及落脚地点。
3.如权利要求1所述的建立方法,其特征在于步骤E其他功能进一步包括:
E1、手工制图:手工添加实体及链接关系图,且可以添加图标,并可与已有的信息自动建立关联关系并进行扩展,也可以修改编辑信息的属性等;
E2、图形可以放大、缩小、删除、拖拽、隐藏、恢复等操作功能;
E3、导出当前分析图形到本地文件,也可以导入本地或服务器的分析文件到当前图形中;
E4、分析结果形成图形,并可以保存添加到“分析收藏夹”中,且可以在后续分析中使用。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN200910090174A CN101814076A (zh) | 2009-07-29 | 2009-07-29 | 可视化信息及信息关联分析系统及建立的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN200910090174A CN101814076A (zh) | 2009-07-29 | 2009-07-29 | 可视化信息及信息关联分析系统及建立的方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN101814076A true CN101814076A (zh) | 2010-08-25 |
Family
ID=42621333
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN200910090174A Pending CN101814076A (zh) | 2009-07-29 | 2009-07-29 | 可视化信息及信息关联分析系统及建立的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN101814076A (zh) |
Cited By (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102043847A (zh) * | 2010-12-09 | 2011-05-04 | 龙信数据(北京)有限公司 | 基于条件检索的公司股东投资关系自动分析系统及方法 |
CN103733191A (zh) * | 2011-08-10 | 2014-04-16 | 微软公司 | 趋势图表的自动生成 |
CN103995898A (zh) * | 2014-06-06 | 2014-08-20 | 北京易谱耐特科技有限公司 | 获取产品规格信息的方法和装置 |
CN105373622A (zh) * | 2015-12-08 | 2016-03-02 | 中国建设银行股份有限公司 | 信息处理方法及装置 |
CN105468671A (zh) * | 2015-11-12 | 2016-04-06 | 杭州中奥科技有限公司 | 实现人员关系建模的方法 |
CN105760273A (zh) * | 2016-01-29 | 2016-07-13 | 浪潮通信信息系统有限公司 | 一种处理指标的方法及装置 |
CN106355537A (zh) * | 2016-08-23 | 2017-01-25 | 冯村 | 一种智能串并案分析方法及系统 |
CN106682900A (zh) * | 2015-11-10 | 2017-05-17 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种判断交易是否安全的方法和设备 |
CN107451945A (zh) * | 2017-08-09 | 2017-12-08 | 郑州市公安局 | 一种基于多业务自动关联的公安指挥方法 |
CN107679979A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-02-09 | 苏州凌旭信息科技有限公司 | 一种银行账单分析决策系统 |
CN107895008A (zh) * | 2017-11-10 | 2018-04-10 | 中国电子科技集团公司第三十二研究所 | 基于大数据平台的情报信息热点发现方法 |
CN108319904A (zh) * | 2018-01-24 | 2018-07-24 | 江苏金陵科技集团有限公司 | 一种辅助人脸或车牌识别的可视化交互方法 |
CN108364438A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-08-03 | 武汉烽火众智数字技术有限责任公司 | 基于前端感知数据的预警方法及装置 |
CN108805142A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-13 | 中国华戎科技集团有限公司 | 一种犯罪高危人员研判方法及系统 |
CN109471899A (zh) * | 2018-10-22 | 2019-03-15 | 成都四方伟业软件股份有限公司 | 一种可视化方法、装置及其存储介质 |
CN110109908A (zh) * | 2017-12-29 | 2019-08-09 | 成都蜀信信用服务有限公司 | 基于社会基础信息挖掘人物潜在关系的分析系统及方法 |
CN110245196A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-09-17 | 福建中锐电子科技有限公司 | 一种基于时序和特征值确定公共安全环境的数据关联分析方法 |
CN110427411A (zh) * | 2019-08-02 | 2019-11-08 | 河南开合软件技术有限公司 | 一种通过图层将关联数据进行可视化的方法 |
CN110544190A (zh) * | 2018-05-29 | 2019-12-06 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种确定人员特征的方法、装置及设备 |
CN110647561A (zh) * | 2019-09-26 | 2020-01-03 | 四川科瑞软件有限责任公司 | 用于涉毒人员的通信轨迹分析方法 |
CN110688547A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-01-14 | 浪潮软件集团有限公司 | 一种定制化图形展现的话单相互通话数据分析模型的方法 |
CN111611309A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-09-01 | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) | 话单数据关系网络交互式可视化方法 |
CN111611322A (zh) * | 2019-02-25 | 2020-09-01 | 京东数字科技控股有限公司 | 一种用户信息关联的方法及系统 |
CN113204585A (zh) * | 2021-04-27 | 2021-08-03 | 中电通途(北京)科技有限公司 | 使用资金块映射表示资金流向的方法、装置以及存储介质 |
CN113722383A (zh) * | 2021-09-13 | 2021-11-30 | 福韵数据服务有限公司 | 一种基于时序情报调查装置及方法 |
CN117338267A (zh) * | 2023-10-15 | 2024-01-05 | 湖南燕麦信息科技有限公司 | 一种基于小波变换的血压信号处理方法及装置 |
-
2009
- 2009-07-29 CN CN200910090174A patent/CN101814076A/zh active Pending
Cited By (34)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102043847A (zh) * | 2010-12-09 | 2011-05-04 | 龙信数据(北京)有限公司 | 基于条件检索的公司股东投资关系自动分析系统及方法 |
CN103733191A (zh) * | 2011-08-10 | 2014-04-16 | 微软公司 | 趋势图表的自动生成 |
CN103995898B (zh) * | 2014-06-06 | 2017-05-24 | 北京易谱精灵电子商务有限公司 | 获取产品规格信息的方法和装置 |
CN103995898A (zh) * | 2014-06-06 | 2014-08-20 | 北京易谱耐特科技有限公司 | 获取产品规格信息的方法和装置 |
CN106682900B (zh) * | 2015-11-10 | 2020-07-31 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种判断交易是否安全的方法和设备 |
CN106682900A (zh) * | 2015-11-10 | 2017-05-17 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种判断交易是否安全的方法和设备 |
CN105468671A (zh) * | 2015-11-12 | 2016-04-06 | 杭州中奥科技有限公司 | 实现人员关系建模的方法 |
CN105468671B (zh) * | 2015-11-12 | 2019-04-02 | 杭州中奥科技有限公司 | 实现人员关系建模的方法 |
CN105373622B (zh) * | 2015-12-08 | 2019-03-12 | 中国建设银行股份有限公司 | 信息处理方法及装置 |
CN105373622A (zh) * | 2015-12-08 | 2016-03-02 | 中国建设银行股份有限公司 | 信息处理方法及装置 |
CN105760273A (zh) * | 2016-01-29 | 2016-07-13 | 浪潮通信信息系统有限公司 | 一种处理指标的方法及装置 |
CN106355537A (zh) * | 2016-08-23 | 2017-01-25 | 冯村 | 一种智能串并案分析方法及系统 |
CN107451945A (zh) * | 2017-08-09 | 2017-12-08 | 郑州市公安局 | 一种基于多业务自动关联的公安指挥方法 |
CN107679979A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-02-09 | 苏州凌旭信息科技有限公司 | 一种银行账单分析决策系统 |
CN107895008A (zh) * | 2017-11-10 | 2018-04-10 | 中国电子科技集团公司第三十二研究所 | 基于大数据平台的情报信息热点发现方法 |
CN108364438A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-08-03 | 武汉烽火众智数字技术有限责任公司 | 基于前端感知数据的预警方法及装置 |
CN110109908A (zh) * | 2017-12-29 | 2019-08-09 | 成都蜀信信用服务有限公司 | 基于社会基础信息挖掘人物潜在关系的分析系统及方法 |
CN108319904A (zh) * | 2018-01-24 | 2018-07-24 | 江苏金陵科技集团有限公司 | 一种辅助人脸或车牌识别的可视化交互方法 |
CN110544190A (zh) * | 2018-05-29 | 2019-12-06 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种确定人员特征的方法、装置及设备 |
CN108805142A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-13 | 中国华戎科技集团有限公司 | 一种犯罪高危人员研判方法及系统 |
CN109471899A (zh) * | 2018-10-22 | 2019-03-15 | 成都四方伟业软件股份有限公司 | 一种可视化方法、装置及其存储介质 |
CN111611322A (zh) * | 2019-02-25 | 2020-09-01 | 京东数字科技控股有限公司 | 一种用户信息关联的方法及系统 |
CN111611322B (zh) * | 2019-02-25 | 2024-04-09 | 京东科技控股股份有限公司 | 一种用户信息关联的方法及系统 |
CN110245196A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-09-17 | 福建中锐电子科技有限公司 | 一种基于时序和特征值确定公共安全环境的数据关联分析方法 |
CN110427411A (zh) * | 2019-08-02 | 2019-11-08 | 河南开合软件技术有限公司 | 一种通过图层将关联数据进行可视化的方法 |
CN110427411B (zh) * | 2019-08-02 | 2022-04-08 | 河南开合软件技术有限公司 | 一种通过图层将关联数据进行可视化的方法 |
CN110647561A (zh) * | 2019-09-26 | 2020-01-03 | 四川科瑞软件有限责任公司 | 用于涉毒人员的通信轨迹分析方法 |
CN110688547A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-01-14 | 浪潮软件集团有限公司 | 一种定制化图形展现的话单相互通话数据分析模型的方法 |
CN110688547B (zh) * | 2019-09-30 | 2023-06-13 | 浪潮软件集团有限公司 | 一种定制化图形展现的话单相互通话数据分析模型的方法 |
CN111611309A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-09-01 | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) | 话单数据关系网络交互式可视化方法 |
CN111611309B (zh) * | 2020-03-30 | 2023-11-07 | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) | 话单数据关系网络交互式可视化方法 |
CN113204585A (zh) * | 2021-04-27 | 2021-08-03 | 中电通途(北京)科技有限公司 | 使用资金块映射表示资金流向的方法、装置以及存储介质 |
CN113722383A (zh) * | 2021-09-13 | 2021-11-30 | 福韵数据服务有限公司 | 一种基于时序情报调查装置及方法 |
CN117338267A (zh) * | 2023-10-15 | 2024-01-05 | 湖南燕麦信息科技有限公司 | 一种基于小波变换的血压信号处理方法及装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN101814076A (zh) | 可视化信息及信息关联分析系统及建立的方法 | |
Souza et al. | City Information Modelling as a support decision tool for planning and management of cities: A systematic literature review and bibliometric analysis | |
Wang et al. | Unsupervised machine learning in urban studies: A systematic review of applications | |
CN108710625B (zh) | 一种专题知识自动挖掘系统及方法 | |
Casali et al. | Machine learning for spatial analyses in urban areas: a scoping review | |
Wang et al. | Machine learning-based regional scale intelligent modeling of building information for natural hazard risk management | |
CN106844585A (zh) | 一种基于多源物联网位置感知的时空关系分析系统 | |
CN110009185A (zh) | Ai调度指挥平台系统 | |
CN103049532A (zh) | 基于突发事件应急管理的知识库引擎构建及其查询方法 | |
CN101923549A (zh) | 自定义可视化智能轨迹线索分析系统及建立方法 | |
CN110781308A (zh) | 一种基于大数据构建知识图谱的反欺诈系统 | |
Ahmadi | Crime mapping and spatial analysis | |
Deufemia et al. | Investigative analysis across documents and drawings: visual analytics for archaeologists | |
Hosni et al. | Assessing nodality in neighbourhoods in transformation: A concept of sustainable urban form. The case study of Rahue Bajo, Osorno, Chile | |
Chen et al. | Intelligent management information system of urban planning based on GIS | |
Kannan et al. | Geographical information system and crime mapping | |
Ravikumar et al. | An enhancement of location estimation and disaster event prediction using density based SPATIO-temporal clustering with GPS | |
Amirebrahimi et al. | An integrated web-based 3D modeling and visualization platform to support sustainable cities | |
Ferreira et al. | Assessing the landscape of toolkits, frameworks, and authoring tools for urban visual analytics systems | |
CN109213909A (zh) | 一种融合搜索与计算的大数据分析系统及其分析方法 | |
KR20130112561A (ko) | 자연방벽 통합 평가시스템 및 그 평가방법 | |
Fan et al. | Spatially enabled emergency event analysis using a multi-level association rule mining method | |
Bani-Taha et al. | Combining the richness of GIS techniques with visualisation tools to better understand the spatial distribution of data-a case study of Chicago City crime analysis | |
Zhang et al. | Visual analysis method for abnormal passenger flow on urban metro network | |
Marsal-Llacuna et al. | 3d-VUPID: 3d visual urban planning integrated data |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20100825 |