CN106326480A - 一种关联企业的地理信息挖掘和分析方法 - Google Patents
一种关联企业的地理信息挖掘和分析方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106326480A CN106326480A CN201610795649.6A CN201610795649A CN106326480A CN 106326480 A CN106326480 A CN 106326480A CN 201610795649 A CN201610795649 A CN 201610795649A CN 106326480 A CN106326480 A CN 106326480A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- enterprise
- data
- longitude
- latitude
- affiliated
- 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
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2465—Query processing support for facilitating data mining operations in structured databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Marketing (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明涉及互联网信息处理领域,特别涉及一种关联企业的地理信息挖掘和分析方法。本发明方法经过分析目标企业关联企业,并且根据企业的地址获取到企业的地理经纬度信息,在企业地理经纬数据的基础上,调用公开地图平台接口显示出目标企业和对应关联企业的地理分布,并且显示出目标企业与关联企业之间的连线。本发明方法以企业为地理信息分析的对象,而且以直观的方式将的直接投资关联关系展示出来。扩展了基于地理信息系统的数据分析和数据展示的应用领域,为以企业为主要研究对象的垂直搜索领域提供了全新的分析方法和技术支撑。
Description
技术领域
本发明互联网信息处理领域,特别涉及一种关联企业的地理信息挖掘和分析方法。
背景技术
以信息技术发展为代表的社会进步,数据信息的积累以级数速度增长,数据量大和价值密度低却是困扰如此海量数据信息挖掘利用的难题,在海量的数据里面,如何精确的获得人们关心的信息成为迫切解决的问题,在巨大的市场需求面前,互联网搜索和大数据分析成为当今互联网应用的热门;各种搜索引擎也应运而生,其中垂直搜索引擎是针对某一个行业的专业搜索引擎,相对通用搜索引擎的信息量大、查询不准确、深度不够等缺点,垂直搜索通过针对某一特定领域、某一特定人群或某一特定需求提供的有一定价值的信息和相关服务,具有“专业”、“精准”、“深度挖掘”的特点,且具有行业色彩。
然而目前市场针对企业的垂直搜索还比较鲜见。而企业信息是数据分析的重要一环;在数据分析中具有重要的意义,由于企业作为社会经济中最重要的活动主体,在经济中扮演着重要的角色。而在企业的信息中地理信息是相当重要的一环,对于企业本身的区域关联、业务拓展、价值挖掘,以及整体经济的区域分类,隐藏的地域、地理商业价值的分析和挖掘都大有裨益。
现有的公用地理信息地图系统,没有公开的专门的搜索企业以及企业关系的搜索平台,只有酒店,餐馆、景点等的专门搜索;大而全的通用搜索,突出不了专注企业搜索的意义;所以结合已有的大数据量的企业信息,建立专门的企业地理信息系统对针对企业的垂直搜索很有意义。
在企业地理分析中,关联企业的地理区位分析很有意思,所谓关联企业为具有投资控股关系的企业。通过关联企业的地理位置展示,能够整体上了解一个企业的关联对象的地理布局和业务范围;这对于分析企业的相关背景和挖掘潜在的区域价值,具有很重要的意义。比方说企业的关联对象较少,则企业的关联关系网络一般也相应较为简单;反之则比较复杂。从地理信息的角度来分析,如果企业的关联关系企业在地理分布上很近,局限于某一区域内,那么该企业为地方性企业的可能性也更大;反之如果某企业的关联企业地理分布广泛,区域跨度很大,那么直观上该企业投资或被投资的地域跨越性更大,业务的影响面也更大。同时根据目标企业和对应关联企业的地理信息展示,可以更加直观的了解目标的企业的地理区位以及目标企业跟哪些区域有更加实际和紧密的联系。上述分析如果以很直观的方式展示给用户将减少用户自行整理相关数据的时间,帮助用户建立对目标企业的更全面的了解和认识;然而现有技术和产品中还没有实现上述功能。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中所存在的上述不足,提供一种关联企业的地理信息挖掘和分析方法。以企业为专门的分析对象,实现针对目标企业进行地理信息的挖掘和展示,并且展示出目标企业和其关联企业地理分布;所述目标企业和其关联企业之间用线条连接;最终形成以目标企业为中心的关联企业地理分布图谱。
为了实现上述发明目的,本发明提供了以下技术方案:
一种关联企业的地理信息挖掘和分析方法,包括以下实现步骤:
(1)分析出目标企业和目标企业的关联企业;所述关联企业是与目标公司具有直接投资和被投资关系的企业,具体的:关联企业为目标企业的企业类型的股东和以目标公司为股东的企业。
(2)根据企业地址获到对应的地理经纬度信息;
(3)在地图中显示出目标企业和目标企业的关联企业。
具体的,所述步骤(1)目标信息的关联企业分析包含以下实现步骤:
(1-1)分析企业的股东构成;在股东信息表中,找出属于企业类型的股东;
(1-2)建立起企业和对应股东企业的关联关系列表;
(1-3)在关联关系列表的基础上,建立目标企业的关联企业分析结果;建立{目标企业,第一关联企业、第二关联企业......第N关联企业}的关联关系分析结果。
进一步的,企业的经度信息和纬度信息根据企业的地址调用现有的地图平台接口来获取。为了提高经纬度信息获取的准确性,通过从至少两家地图平台获取到的经纬度数据来进行相互验证和补全。
进一步的,所述经纬度数据的相互验证和补全包含以下实现过程:
(2-1)调用第一地图平台接口,获得企业第一经度数据和第一纬度数据;
(2-2)调用第二地图平台接口,获得企业第二经度数据和第二纬度数据;
(2-3)所述数据相互验证和补全,适用以下规则条件:
a、如果从第一地图平台获取的经纬度数据完整,而从第二地图平台获取到的经纬度数据有缺失,则选择第一经度数据和第一纬度数据作为企业的地理经纬度信息;
b、选择从平台获取到的数据信息中,根据可信度来排序,选择可信较高的对应经纬度信息为企业的经纬度数据;
c、比较第一经度数据和第二经度数据,得到差值数据1,比较第一纬度数据和第二纬度数据,得到差值数据2,如果差值数据1和差值数据2均在设置的阈值内,则可选择将第一经度数据、第一纬度数据或者第二经度数据、第二纬度数据作为企业的地理经纬度数据;
a、b、c规则条件按顺序适用。
进一步的,所述步骤(1)和(2)的顺序可以调换。
进一步的,所述步骤(3)中以连线来显示出目标企业与关联企业之间的关联关系。
进一步的,所述步骤(3)中目标企业的关联企业的地理信息展示的实现过程包括:
依次读取目标企业和第N关联企业的地理经纬度坐标,调用地图平台的两点之间添加连线的应用接口,依次绘制出目标企业和第N关联企业之间的连线;
最终在地图上显示出目标企业和目标企业关联地理位置分布目标企业与关联企业之间的关联连线。
进一步的,所述企业关联地理信息通过客户端展示给用户。
与现有技术相比,本发明的有益效果:本发明提供一种关联企业的地理信息挖掘和分析方法,本发明方法以企业为研究对象,分析出与目标企业具有投资和被投资关系的关联企业,并且在分析出关联企业的基础上,深度挖掘目标企业和关联企业的地理信息,最终以直观的方式在地图工具中展示出以目标企业为中心的关联企业地理分布图;目标企业与各个关联企业分别通过连线相连,企业的地理位置分布和关联关系清楚明了;为相关信息的分析提供参考。本发明方法实现了企业信息的深度挖掘,同时本发明方法也是针对企业GIS地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述,是对现有地图的平台工具的扩展和深度、细分和专业化应用,弥补了没有针对企业进行专门地理信息搜索和应用的技术缺陷,而且本发明首次实现了目标企业的关联企业的地理信息直观展示,填补此领域的技术真空。
附图说明:
图1为本发明方法的实现过程示意图。
图2为本发明方法实现地理经纬度信息的获取和补全的过程示意图。
图3为本发明方法实现的目标企业和其关联企业的地理信息展示例图。
应该理解本发明方法的所有附图均为示意性的,不代表真实的步骤和尺寸。
具体实施方式
下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例,凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。
本发明的目的在于克服现有技术中所存在的上述不足,提供一种关联企业的地理信息挖掘和分析方法。以企业为专门的分析对象,实现针对目标企业地理信息的展示,通过挖掘分析出与企业具有直接投资或者被投资关系的关联企业,实现目标企业的关联企业地理分布展示;所述目标企业和其关联企业之间用线条连接;最终形成以目标企业为中心的关联企业地理分布图谱。
为了实现上述发明目的,本发明提供了以下技术方案:一种关联企业的地理信息挖掘和分析方法,包括如图1所示的以下实现步骤:
(1)分析出目标企业和目标企业的关联企业;所述关联企业是与目标公司具有直接投资和被投资关系的企业,具体的:目标公司的企业类型的股东和以目标公司为股东的企业。
(2)根据企业地址获到对应的地理经纬度信息;
(3)在地图中显示出目标企业和目标企业的关联企业,并在目标企业和关联企业中添加连线。
目前企业的股东情况可以通过股东信息表或者工商注册信息来获取,而股东信息表或者工商注册信息作为企业最基本的信息可以通过很多渠道来获取,数据获取的渠道畅通。通过分析公开的股东信息表或者工商注册信息就可以得到目标企业的股东企业,目前股东信息表或者工商注册信息中都有企业股东的名单,对于股东是自然人或者企业有明确的记录。通过对企业直接投资和被投资关系的梳理,可以了解目标企业最重要的关系网络,对于判断企业的相关背景具有重要的参考意义。本发明方法通过对企业直接投资和被投资关系的分析得出目标企业的关联企业,并通过获取企业地理经纬数据,将目标企业和关联企业在地图上展示出来,为了使目标企业和关联企业的关联关系更加明确清晰,本发明在地图上通过连线的方式展示出目标企业与关联企业的关联方式。经过上述方法实现了目标企业的关联方式的直观展示,用户根据该地图展示可以很方便的了解到目标企业的关联企业数量,名称和对应的地理分布,减少了用户用于数据整理所消耗的时间,也为基于企业信息的垂直搜索提供了一个全新的技术支持。弥补了没有针对企业进行专门地理信息搜索和应用的技术缺陷,而且本发明首次实现了目标企业的关联企业的地理信息直观展示,填补此领域的技术真空。
具体的,所述步骤(1)目标信息的关联企业分析包含以下实现步骤:
(1-1)对各个企业进行股东企业分析,分析各个企业的股东构成;在各个企业股东信息表中,依次判断企业的股东是否属于企业,如果是则提取出该企业作为被分析企业的关联企业,直到提取出企业股东信息表中被分析企业的全部股东企业。(1-2)根据被分析企业和对应的股东企业,建立被分析企业与股东企业的关联关系列表,被分析企业与股东企业之间使用分隔符隔开,比如{被分析企业关联企业},将各个企业的分析结果放入同一张关系列表中;追加一张反关系列表;将列表映射成键值对,并将键相同的值读出放入一个集合中;上述处理过程通过Map-Reduce操作来完成。
(1-3)建立{被分析企业List<关联企业>}的目标企业为键,目标企业的关联企业集合为值的新键值对。
在现实经济活动中,企业之间投资活动频繁,和企业具有密切关系的除了投资该企业以外的还有该企业的直接投资企业(即以目标企业作为股东的企业),而这些该企业的直接投资企业不会出现在该企业的股东信息表中,但会出现在被投资企业的股东信息中。如果只是分析目标公司的股东企业,无法获取到目标企业直接投资的企业,对于关联企业的分析就不够全面。通过对获取的多个企业数据进行同时全面的分析,则获取的目标企业的关联企业的挖掘也就更加全面。
具体的过程如下:比如通过数据爬取获得:企业A的股东包含企业B、企业C和企业D;企业E的股东包含企业A、企业B、企业F和企业G;企业G的股东包含企业A、企业H、企业I和企业K。根据上述数据可以建立起:(A-B)(A-C)(A-D)(E-A)(E-B)(E-F)(E-G)(G-A)(G-H)(G-I)(G-K)的关联关系列表,为了方便进行键值对计算,追加一张反关系列表,形成:(A-B)(A-C)(A-D)(E-A)(E-B)(E-F)(E-G)(G-A)(G-H)(G-I)(G-K)(B-A)(C-A)(D-A)(A-E)(B-E)(F-E)(G-E)(A-G)(H-G)(I-G)(K-G);将上述关联关系存储于同一张列表中。将上述关联关系数据对,映射成(目标企业,关联企业)的键值对,根据目标企业的名称,将键为目标企业的值合并到一个集合中,这样就形成以目标企业为键,目标企业关联企业集合为值的新的键值对;这样就完成了目标企业的关联企业的分析过程。上述过程均可通过Map-Reduce的操作来实现。则以企业A为目标,企业A的关联企业包含企业B、企业C、企业D、企业E和企业G,对应建立起(A-B)、(A-C)、(A-D)、(A-E)、(A-G)的关联关系;以企业E为目标,企业E的关联企业包含企业A、企业B、企业F和企业G,对应建立(E-A)(E-B)(E-F)(E-G)的关联关系;以企业G为目标,企业G的关联企业包含企业E、企业A、企业H、企业I和企业K,对应建立(G-E)(G-A)(G-H)(G-I)(G-K)的关联关系。
进一步的,企业的经度信息和纬度信息根据企业的地址调用现有的地图平台接口来获取。目前现有的开放的地图平台很多,这些开放的地图平台为相关的基于地理信息系统的展示和应用提供前提条件,根据企业地址直接调用现有开放平台来获取企业的地理经纬度信息,简单快捷,避免重复的开发。
进一步的,为了提高经纬度信息获取的准确性,通过从至少两家地图平台获取到的经纬度数据来进行相互验证和补全。根据企业地址直接仅调用单一地图平台接口来获取企业的地理经纬度信息可能存在获取的数据不准确,不全面的情况,为了提高的企业地理经纬度数据的获取质量,本发明方法采用了至少调用两个不同的地图平台获取数据,并且根据两个平台获取到数据来相互的印证和数据补全,保证数据的完整性和准确率。
进一步的,所述经纬度数据的相互验证和补全包含如图2所示的以下实现过程:
(2-1)调用第一地图平台接口,获得企业第一经度数据和第一纬度数据;
(2-2)调用第二地图平台接口,获得企业第二经度数据和第二纬度数据;
(2-3)所述数据相互验证和补全,适用以下规则条件:
a、如果从第一地图平台获取的经纬度数据完整,而从第二地图平台获取到的经纬度数据有缺失,则选择第一经度数据和第一纬度数据作为企业的地理经纬度信息;
b、选择从平台获取到的数据信息中,根据可信度来排序,选择可信较高的对应经纬度信息为企业的经纬度数据;
c、比较第一经度数据和第二经度数据,得到差值数据1,比较第一纬度数据和第二纬度数据,得到差值数据2,如果差值数据1和差值数据2均在设置的阈值内,则可选择将第一经度数据、第一纬度数据或者第二经度数据、第二纬度数据作为企业的地理经纬度数据;
a、b、c规则条件按顺序适用。
进一步的,所述步骤(1)和(2)的顺序可以调换。上述顺利的调换不影响本方法的实现。
进一步的,所述企业关联地理信息通过客户端展示给用户。目前移动智能终端的普及程度很高,将本发明方法实现的目标企业和其关联企业的地理信息展示通过移动智能终端的的客户端展示给用户,方便用户进行实时的查询。
实施例1
如图2所示,从网络上根据字段设置爬取到企业名称和对应的地址信息以及图片信息,例如名称为成都XX科技有限公司,地址为:成都市天府大道中段xx号,根据地址信息调用第一地图平台接口获取到企业地址对应的地理经纬度信息为:
{″status″:0,"result":{″location":{″lng":105.07392899855,"lat":36.555138880016},″pr ecise":1,"confidence":80,"level":″\u5546\u52a1\u5927\u53a6"}}从返回信息可以获取到可信度为:80,经度为105.07392899855,纬度为36.555138880016。
调用第二地图平台接口获取到企业地址对应的地理经纬度信息为:{″status":"1″,″info″:"OK","infocode":″1000","count":″1","geocodes":[{″formatted_address":″四川省成都市武侯区某某广场B座″,″province":″四川省,″citycode":"028″,″city″:″成都市″,″district":″武侯区″,″township":[],″neighborhood":{″name":[],″type":[]},"building":{″name":[],″type″:[]},″adcode":″510107","street":″天府大道中段″,″number":"xx号″,″location":″104.067139,30.548830","level":″门牌号″}]}。从上述返回信息可以获取到:可信度为门牌号,经度为105.067139,纬度为36.548830。
上述两个平台获取到的数据均完整,则适用规则b,根据两个平台的获取数据的可信度来进行排序,比如说将第二地图平台的"level":″门牌号″,对应的转化为“可信度:99”,较通过第一地图平台获取的“可信度:80”的可信度更高,则选择第二地图平台获取到的经度为105.067139,纬度为36.548830作为:“成都XX科技有限公司、成都市天府大道中段xx号”对应的经纬数据。将获取到的经纬度信息存储于HDFS分布式文件系统中,以上过程完成了经纬度信息的获取和存储过程。
假设经过分析得出了“成都XX科技有限公司”的关联企业包括:“深圳市XX股权投资企业”、“北京XX有限公司、“上海XX创业投资中心”,同样的根据上述企业的地址调用地图平台获取到企业的经纬度信息,并且经过上述经纬度数据的相互验证和补全得到“深圳市XX股权投资企业”、“北京XX有限公司”、“上海XX创业投资中心”的经纬度数据分别为:(113.909291,23.525682)、(116.239214,39.552569)、(121.852037,30.862576)。
调用公开的地图接口根据对应的地理经纬度信息,显示出目标企业和关联企业的地理位置,并通过依次读取(成都XX科技有限公司,深圳市XX股权投资企业)、(成都XX科技有限公司,北京XX有限公司)、(成都XX科技有限公司,上海XX创业投资中心)的经纬度坐标,并调用地图接口两点连线函数,在对应的地理坐标位置依次绘制出:“成都XX科技有限公司”到“深圳市XX股权投资企业”,“成都XX科技有限公司”到“北京XX有限公司”,“成都XX科技有限公司”到“上海XX创业投资中心”的连接线。最总形成了,以“成都XX科技有限公司”为中心的关联企业地理分布展示图。
Claims (9)
1.一种关联企业的地理信息挖掘和分析方法,其特征在于,包含以下实现步骤:
(1)分析出目标企业和目标企业的关联企业;
(2)根据企业地址获到对应的地理经纬度信息;
(3)在地图中显示出目标企业和目标企业的关联企业。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤(1)目标信息的关联企业分析包含以下实现步骤:
(1-1)分析企业的股东构成;在股东信息表中,找出属于企业类型的股东;
(1-2)建立起企业和对应股东企业的关联关系列表;
(1-3)在关联关系列表的基础上,建立目标企业的关联企业分析结果。
3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于:所述步骤(3)中以连线来显示出目标企业与关联企业之间的关联关系。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步骤(3)中目标企业和关联企业的地理信息展示的实现过程包括:
依次读取目标企业和第N关联企业的地理经纬度坐标,调用地图平台的两点之间添加连线的应用接口,依次绘制出目标企业和第N关联企业之间的连线;
在地图上显示出目标企业和目标企业关联地理位置分布,以及目标企业与关联企业之间的关联连线。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,企业的地理经纬度根据企业的地址调用现有的地图平台接口来获取。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,通过从至少两家地图平台获取到的经纬度数据来进行相互验证和补全。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述经纬度数据的相互验证和补全包含以下实现过程:
(2-1)调用第一地图平台接口,获得企业第一经度数据和第一纬度数据;
(2-2)调用第二地图平台接口,获得企业第二经度数据和第二纬度数据;
(2-3)所述数据相互验证和补全,适用以下规则条件:
a、如果从第一地图平台获取的经纬度数据完整,而从第二地图平台获取到的经纬度数据有缺失,则选择第一经度数据和第一纬度数据作为企业的地理经纬度信息;
b、选择从平台获取到的数据信息中,根据可信度来排序,选择可信较高的对应经纬度信息为企业的经纬度数据;
c、比较第一经度数据和第二经度数据,得到差值数据1,比较第一纬度数据和第二纬度数据,得到差值数据2,如果差值数据1和差值数据2均在设置的阈值内,则可选择将第一经度数据、第一纬度数据或者第二经度数据、第二纬度数据作为企业的地理经纬度数据;
a、b、c规则条件按顺序适用。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述步骤(1)和(2)的顺序可以调换。
9.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述企业关联地理信息通过客户端展示给用户。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610795649.6A CN106326480A (zh) | 2016-08-31 | 2016-08-31 | 一种关联企业的地理信息挖掘和分析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610795649.6A CN106326480A (zh) | 2016-08-31 | 2016-08-31 | 一种关联企业的地理信息挖掘和分析方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106326480A true CN106326480A (zh) | 2017-01-11 |
Family
ID=57786231
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610795649.6A Pending CN106326480A (zh) | 2016-08-31 | 2016-08-31 | 一种关联企业的地理信息挖掘和分析方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106326480A (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110175239A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-08-27 | 成都数联铭品科技有限公司 | 一种知识图谱的构建方法及系统 |
CN112102006A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-18 | 中国建设银行股份有限公司 | 基于大数据分析的目标客户获取方法、搜索方法及装置 |
CN112435052A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-03-02 | 北京创业光荣信息科技有限责任公司 | 一种关联企业的获取方法、电子设备、计算机可读存储介质及终端 |
CN112435051A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-03-02 | 北京创业光荣信息科技有限责任公司 | 一种关联企业的获取方法、电子设备、计算机可读存储介质及终端 |
CN116091241A (zh) * | 2023-02-10 | 2023-05-09 | 广州市城市规划勘测设计研究院 | 一种基于复杂异构图的投资预测方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103744846A (zh) * | 2013-08-13 | 2014-04-23 | 北京航空航天大学 | 一种多维度动态局部知识地图及其构建方法 |
CN104484462A (zh) * | 2014-12-29 | 2015-04-01 | 西安航天华迅科技有限公司 | 一种企业信息获取方法及系统 |
CN105138652A (zh) * | 2015-08-28 | 2015-12-09 | 山东合天智汇信息技术有限公司 | 一种企业关联关系识别方法及系统 |
CN105608112A (zh) * | 2015-12-10 | 2016-05-25 | 北京奇虎科技有限公司 | 衡量地图poi数据的质量的方法和装置 |
-
2016
- 2016-08-31 CN CN201610795649.6A patent/CN106326480A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103744846A (zh) * | 2013-08-13 | 2014-04-23 | 北京航空航天大学 | 一种多维度动态局部知识地图及其构建方法 |
CN104484462A (zh) * | 2014-12-29 | 2015-04-01 | 西安航天华迅科技有限公司 | 一种企业信息获取方法及系统 |
CN105138652A (zh) * | 2015-08-28 | 2015-12-09 | 山东合天智汇信息技术有限公司 | 一种企业关联关系识别方法及系统 |
CN105608112A (zh) * | 2015-12-10 | 2016-05-25 | 北京奇虎科技有限公司 | 衡量地图poi数据的质量的方法和装置 |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110175239A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-08-27 | 成都数联铭品科技有限公司 | 一种知识图谱的构建方法及系统 |
CN112102006A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-18 | 中国建设银行股份有限公司 | 基于大数据分析的目标客户获取方法、搜索方法及装置 |
CN112435052A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-03-02 | 北京创业光荣信息科技有限责任公司 | 一种关联企业的获取方法、电子设备、计算机可读存储介质及终端 |
CN112435051A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-03-02 | 北京创业光荣信息科技有限责任公司 | 一种关联企业的获取方法、电子设备、计算机可读存储介质及终端 |
CN112435052B (zh) * | 2020-11-13 | 2023-11-28 | 海创汇科技创业发展股份有限公司 | 一种关联企业的获取方法、电子设备、计算机可读存储介质及终端 |
CN112435051B (zh) * | 2020-11-13 | 2023-11-28 | 海创汇科技创业发展股份有限公司 | 一种关联企业的获取方法、电子设备、计算机可读存储介质及终端 |
CN116091241A (zh) * | 2023-02-10 | 2023-05-09 | 广州市城市规划勘测设计研究院 | 一种基于复杂异构图的投资预测方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106326480A (zh) | 一种关联企业的地理信息挖掘和分析方法 | |
CN106372193A (zh) | 具有关联目标的地图信息查询展示功能的系统 | |
Xu et al. | Understanding aggregate human mobility patterns using passive mobile phone location data: A home-based approach | |
CN106708919A (zh) | 基于关联性分析的企业地理信息展示方法 | |
Gao et al. | Discovering spatial interaction communities from mobile phone d ata | |
Zhou et al. | Discovering personal gazetteers: an interactive clustering approach | |
CN102595323B (zh) | 基于手机定位数据的居民出行特征参数的获取方法 | |
CN106326479A (zh) | 复杂关联目标的地理信息查询系统 | |
Wieczorek et al. | Geographic information systems | |
CN103795613B (zh) | 一种在线社交网络中朋友关系预测的方法 | |
CN105701123B (zh) | 人车关系的识别方法及装置 | |
Mashhadi et al. | Putting ubiquitous crowd-sourcing into context | |
US20100023259A1 (en) | Discovering points of interest from users map annotations | |
Noulas et al. | Topological properties and temporal dynamics of place networks in urban environments | |
Hu et al. | Extraction and monitoring approach of dynamic urban commercial area using check-in data from Weibo | |
Fan et al. | SmarTrAC: A smartphone solution for context-aware travel and activity capturing | |
Rasouli | Mobile technologies for activity-travel data collection and analysis | |
CN112000755B (zh) | 一种基于手机信令数据的区域出行廊道识别方法 | |
Moradi et al. | Exploring five indicators for the quality of OpenStreetMap road networks: A case study of Québec, Canada | |
CN106354848A (zh) | 关联企业地理信息分析和展示系统 | |
Aleksandrowicz et al. | Spatio-syntactical analysis and historical spatial potentials: The case of Jaffa–Tel Aviv | |
Raman et al. | Cultural diversity and spatial structure in the Indian urban context | |
Panasyuk et al. | Improving geocoding for city-level locations | |
Huang et al. | Recognition of Functional Areas in an Old City Based on POI: A Case Study in Fuzhou, China | |
Kilic et al. | Effects of reverse geocoding on OpenStreetMap tag quality assessment |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20170111 |