CN106776654B - 一种数据搜索方法及装置 - Google Patents

一种数据搜索方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN106776654B
CN106776654B CN201510828993.6A CN201510828993A CN106776654B CN 106776654 B CN106776654 B CN 106776654B CN 201510828993 A CN201510828993 A CN 201510828993A CN 106776654 B CN106776654 B CN 106776654B
Authority
CN
China
Prior art keywords
column information
information
matching
column
prefabricated
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.)
Active
Application number
CN201510828993.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106776654A (zh
Inventor
刘嘉
钦滨杰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Gridsum Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Gridsum Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Gridsum Technology Co Ltd filed Critical Beijing Gridsum Technology Co Ltd
Priority to CN201510828993.6A priority Critical patent/CN106776654B/zh
Publication of CN106776654A publication Critical patent/CN106776654A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106776654B publication Critical patent/CN106776654B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/955—Retrieval from the web using information identifiers, e.g. uniform resource locators [URL]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明公开了一种数据搜索方法及装置，涉及计算机领域，解决了数据搜素准确性较低的问题。具体方案为：抓取初始网页中的栏目信息；将栏目信息与预制栏目信息标签进行匹配处理，以得到所述栏目信息与预制栏目信息标签的匹配度；当栏目信息与预制栏目信息标签中的匹配度高于阈值，确定初始网页为待选网页。本发明用于数据搜索过程中。

Description

一种数据搜索方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种数据搜索方法及装置。
背景技术
随着网络的迅速发展，互联网成为大量信息的载体，从互联网中提取并利用信息是一个问题。搜索引擎(Search Engine)的问世解决了这一问题，传统的通用搜索引擎如AltaVista、Google等作为一个辅助检索信息的工具，通常搜索引擎根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户。其中搜索引擎包括全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎、集合式搜索引擎、门户搜索引擎与免费链接列表等。
然而，由于信息的领域不同，使用搜索的用户的背景不同，导致搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页，即数据搜索的准确性较低。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种数据搜索方法及装置
一方面，本发明实施例提供一种数据搜索方法，包括：
抓取初始网页中的栏目信息；
将所述栏目信息与预制栏目信息标签进行匹配处理，以得到所述栏目信息与预制栏目信息标签的匹配度；
当所述栏目信息与所述预制栏目信息标签中的匹配度高于阈值，确定所述初始网页为待选网页。
另一方面，本发明实施例提供一种数据搜索装置，包括：
抓取单元，用于抓取初始网页中的栏目信息；
所述匹配单元，用于将所述栏目信息与预制栏目信息标签进行匹配处理，以得到所述栏目信息与预制栏目信息标签的匹配度；
所述确定单元，用于当所述栏目信息与所述预制栏目信息标签中的匹配度高于阈值，确定所述初始网页为待选网页。
借由上述技术方案，本发明提供的一种数据搜索方法及装置，通过抓取初始网页中的栏目信息；将栏目信息与预制栏目信息标签进行匹配处理；当栏目信息与预制栏目信息标签中的匹配度高于阈值，确定初始网页为待选网页，通过将网页中的栏目信息作为数据搜索的方式，可以更加精确的确定网页是否为搜索目标，从而提高数据搜索的准确性。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了本发明实施例中的一种数据搜索方法的流程图；
图2示出了本发明另一个实施例中的一种数据搜索方法的流程图；
图3示出了本发明另一个实施例中的一种数据搜索方法的流程图；
图4示出了本发明实施例中的一种数据搜索装置的逻辑结构示意图；
图5示出了本发明另一个实施例中的一种数据搜索装置的逻辑结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
网络爬虫(又被称为网页蜘蛛，网络机器人)，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。
常见的网络爬虫首先获取初始网页上的URL(Uniform Resource Locator，统一资源定位符)，并且在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。然后根据网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。由于只是根据初始网页的URL来进行数据搜索，搜索的准确率仍然较低。
为此，本发明提供一种数据搜索方法，如图1所示，该方法包括：
S101，抓取初始网页中的栏目信息。
网页是由栏目组成的，每个栏目的划分可根据用户需求来确定。所谓栏目，即是把页面按照内容模块划分成几个竖栏，并在设计时将内容严格按照分栏进行编排，使画面严谨规整，网页内容划分清晰，便于查看。
S102，将所述栏目信息与预制栏目信息标签进行匹配处理，以得到所述栏目信息与预制栏目信息标签的匹配度。
S103，当所述栏目信息与所述预制栏目信息标签中的匹配度高于阈值，确定所述初始网页为待选网页。
本步骤中的阈值不做固定限制。
本方案通过抓取初始网页中的栏目信息；将栏目信息与预制栏目信息标签进行匹配处理；当栏目信息与预制栏目信息标签中的匹配度高于阈值，确定初始网页为待选网页，通过将网页中的栏目信息作为数据搜索的方式，可以更加精确的确定网页是否为搜索目标，从而提高数据搜索的准确性。
进一步可选的，作为本发明另一实施方式，如图2所示，在S102(即将所述栏目信息与预制栏目信息标签进行匹配处理)之前，还可以包括：
S104，获取搜索信息。
搜索信息即用户输入的关键词信息，比如，用户需要搜索关于天气的信息，输入：天气、雾霾、北京。
S105，通过搜索信息生成所述预制栏目信息。
在接收到搜索信息之后，将搜索信息转化成预制栏目信息。
通过转换为预制栏目信息，是为了方便后续通过栏目信息来进行匹配搜索。
进一步可选的，作为本发明另一实施方式，S102(将所述栏目信息与预制栏目信息标签进行匹配处理)可细化为三种方式：
第一种方式：将初始网页中的栏目信息与所述预制栏目信息进行关键词匹配；
具体而言，可以通过在初始网页中的栏目信息中提取的关键词分别与预制栏目信息中的一个或多个关键词匹配，并分别得到关键词的匹配度，并从所得到的匹配度中选取最大匹配度作为最终匹配处理结果。
第二种方式：将初始网页中的栏目信息与所述预制栏目信息进行相似度分析。
第三种方式：先将初始网页中的栏目信息与所述预制栏目信息进行关键词匹配，然后在符合关键词匹配之后的栏目信息与所述预制栏目信息进行相似度分析。
值得说明的是，在本发明中所述相似度分析可以为基于哈希Hash的相似度计算方法。
基于哈希Hash的相似度计算方法是一种基于概率的高纬度数据的维度削减的方法，主要用于大规模数据的压缩与实时或者快速的计算场景下，基于hash方法的相似度计算经常用于高纬度大数据量的情况下，将利用原始信息不可存储与计算的问题转化为映射空间的可存储计算问题，在海量文本重复性判断方面，近似文本查询方面有比较多的应用。
当然，本发明不限于只使用这一种相似度分析。比如，本发明中所述相似度分析还可以为一种快速计算软件相似度的方法，基于模糊哈希算法，对于待计算的软件的特征数据，首先根据数据的长度进行预判决，然后根据数据的内容，利用一个素数对数据进行分割，并计算分片数据的哈希值，连接起来，生成数据分析结果。
进一步可选的，作为本发明另一实施方式，如图3所示，在S103(所述确定所述初始网页为待选网页)之后，本发明还包括：
S106，根据所述预制栏目信息的栏目类型，确定所述待选网页所属的栏目类型。
S107，将所述待选网页聚类到所属的栏目类型下。
通过栏目来进行分类，由于栏目类型在行业中具有栏目分类标准，通过完全匹配或设定hash相似度阈值与定制好的栏目分类标准进行自动匹配，实现对预制栏目标签聚类和筛选，使后期数据预处理可以充分利用互联网上栏目原始路径内容分类，提升数据分类结果的准确性。
针对上述实施方式，本发明还提供一种数据搜索装置40，如图4所示，所述装置40包括抓取单元401，匹配单元402，确定单元403。
具体的，
抓取单元401，用于抓取初始网页中的栏目信息，并将所述栏目信息提供给匹配单元402。
所述匹配单元402，用于将所述栏目信息与预制栏目信息标签进行匹配处理，以得到所述栏目信息与预制栏目信息标签的匹配度，并将得到的匹配度的结果提供给确定单元403。
所述确定单元403，用于当所述栏目信息与所述预制栏目信息标签中的匹配度高于阈值，确定所述初始网页为待选网页。
本方案通过抓取单元抓取初始网页中的栏目信息；匹配单元将栏目信息与预制栏目信息标签进行匹配处理；当栏目信息与预制栏目信息标签中的匹配度高于阈值，确定单元确定初始网页为待选网页，通过将网页中的栏目信息作为数据搜索的方式，可以更加精确的确定网页是否为搜索目标，从而提高数据搜索的准确性。
进一步可选的，本发明还提供另一种数据搜索装置50，如图5所示，所述装置50还包括：获取单元404，生成单元405，聚类单元406。
其中，获取单元404，用于获取单元获取搜索信息，并将所述搜索信息提供给生成单元405；
所述生成单元405，用于通过搜索信息生成所述预制栏目信息并将所述预制栏目信息提供给匹配单元402。
进一步的，所述聚类单元406，还用于将所述待选网页聚类到所属的栏目类型下。相对应的，所述确定单元403，还用于根据所述预制栏目信息的栏目类型，确定所述待选网页所属的栏目类型。
进一步需要说明的是，本发明中的匹配单元402具体用于将所述栏目信息与所述预制栏目信息进行关键词匹配；和/或，将所述栏目信息与所述预制栏目信息进行相似度分析。
其中，所述相似度分析为基于哈希Hash的相似度计算方法。当然本发明不限于相似度分析为基于哈希Hash的相似度计算方法，如相似度分析还可以为一种快速计算软件相似度的方法。
本发明通过栏目来进行分类，由于栏目类型在行业中具有栏目分类标准，通过完全匹配或设定hash相似度阈值与定制好的栏目分类标准进行自动匹配，实现对预制栏目标签聚类和筛选，使后期数据预处理可以充分利用互联网上栏目原始路径内容分类，提升数据分类结果的准确性。
所述数据搜索装置包括处理器和存储器，上述抓取单元、匹配单元、确定单元、获取单元、生成单元和聚类单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来提高数据搜索准确率的问题(本发明的目的)。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序代码：
抓取初始网页中的栏目信息；
将所述栏目信息与预制栏目信息标签进行匹配处理，以得到所述栏目信息与预制栏目信息标签的匹配度；
当所述栏目信息与所述预制栏目信息标签中的匹配度高于阈值，确定所述初始网页为待选网页。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种数据搜索方法，其特征在于，包括：
抓取初始网页中的栏目信息；
将所述栏目信息与预制栏目信息标签进行匹配处理，以得到所述栏目信息与预制栏目信息标签的匹配度；
当所述栏目信息与所述预制栏目信息标签中的匹配度高于阈值，确定所述初始网页为待选网页；
其中，所述将所述栏目信息与预制栏目信息标签进行匹配处理，包括：将所述栏目信息与所述预制栏目信息进行关键词匹配；和/或，将所述栏目信息与所述预制栏目信息进行相似度分析。
2.根据权利要求1所述的数据搜索方法，其特征在于，在所述将所述栏目信息与预制栏目信息标签进行匹配处理之前，所述方法还包括：
获取搜索信息；
通过搜索信息生成所述预制栏目信息。
3.根据权利要求2所述的数据搜索方法，其特征在于，所述相似度分析为基于哈希Hash的相似度计算方法。
4.根据权利要求3所述的数据搜索方法，其特征在于，在所述确定所述初始网页为待选网页之后，所述方法还包括：
根据所述预制栏目信息的栏目类型，确定所述待选网页所属的栏目类型；
将所述待选网页聚类到所属的栏目类型下。
5.一种数据搜索装置，其特征在于，包括：
抓取单元，用于抓取初始网页中的栏目信息；
匹配单元，用于将所述栏目信息与预制栏目信息标签进行匹配处理，以得到所述栏目信息与预制栏目信息标签的匹配度；
确定单元，用于当所述栏目信息与所述预制栏目信息标签中的匹配度高于阈值，确定所述初始网页为待选网页；
其中，所述匹配单元具体用于将所述栏目信息与所述预制栏目信息进行关键词匹配；和/或，将所述栏目信息与所述预制栏目信息进行相似度分析。
6.根据权利要求5所述的数据搜索装置，其特征在于，所述装置还包括：
获取单元，用于获取单元获取搜索信息，并将所述搜索信息提供给生成单元；
所述生成单元，用于通过搜索信息生成所述预制栏目信息。
7.根据权利要求6所述的数据搜索装置，其特征在于，所述相似度分析为基于哈希Hash的相似度计算方法。
8.根据权利要求7所述的数据搜索装置，其特征在于，所述装置还包括：聚类单元；
所述确定单元，还用于根据所述预制栏目信息的栏目类型，确定所述待选网页所属的栏目类型；
所述聚类单元，还用于将所述待选网页聚类到所属的栏目类型下。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至权利要求4中任意一项所述的数据搜索方法。
10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至权利要求4中任意一项所述的数据搜索方法。
CN201510828993.6A 2015-11-24 2015-11-24 一种数据搜索方法及装置 Active CN106776654B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510828993.6A CN106776654B (zh) 2015-11-24 2015-11-24 一种数据搜索方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510828993.6A CN106776654B (zh) 2015-11-24 2015-11-24 一种数据搜索方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106776654A CN106776654A (zh) 2017-05-31
CN106776654B true CN106776654B (zh) 2021-01-22

Family

ID=58964375

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510828993.6A Active CN106776654B (zh) 2015-11-24 2015-11-24 一种数据搜索方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106776654B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107992568B (zh) * 2017-11-29 2020-05-05 政和科技股份有限公司 一种搜索方法、装置及系统
CN112365374B (zh) * 2020-06-19 2022-04-19 支付宝(杭州)信息技术有限公司 标准案由确定方法、装置和设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1983255A (zh) * 2006-05-17 2007-06-20 唐红春 一种互联网搜索方法
CN102831246A (zh) * 2012-09-17 2012-12-19 中央民族大学 藏文网页分类方法和装置
CN104035927A (zh) * 2013-03-05 2014-09-10 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种基于用户行为的搜索方法及系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1983255A (zh) * 2006-05-17 2007-06-20 唐红春 一种互联网搜索方法
CN102831246A (zh) * 2012-09-17 2012-12-19 中央民族大学 藏文网页分类方法和装置
CN104035927A (zh) * 2013-03-05 2014-09-10 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种基于用户行为的搜索方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于栏目的藏文网页文本自动分类方法;胥桂仙等;《中文信息学报》;20110731;第25卷(第4期);第20-23页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN106776654A (zh) 2017-05-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10452691B2 (en) Method and apparatus for generating search results using inverted index
US9317613B2 (en) Large scale entity-specific resource classification
US9460117B2 (en) Image searching
CN106033416B (zh) 一种字符串处理方法及装置
US8762383B2 (en) Search engine and method for image searching
CN108280114B (zh) 一种基于深度学习的用户文献阅读兴趣分析方法
CN105404699A (zh) 一种搜索财经文章的方法、装置及服务器
CN112700408B (zh) 模型训练方法、图像质量评估方法及装置
CN111125086B (zh) 获取数据资源的方法、装置、存储介质及处理器
CN113220657B (zh) 数据处理方法、装置及计算机设备
CN104899306A (zh) 信息处理方法、信息显示方法及装置
CN112818200A (zh) 基于静态网站的数据爬取及事件分析方法及系统
RU2568276C2 (ru) Способ извлечения полезного контента из установочных файлов мобильных приложений для дальнейшей машинной обработки данных, в частности поиска
CN109582548B (zh) 一种基于无埋点的页面元素圈选方法及装置
CN104598561A (zh) 一种基于文本的农业视频智能分类方法及装置
CN106776654B (zh) 一种数据搜索方法及装置
CN108255891B (zh) 一种判别网页类型的方法及装置
CN117033744A (zh) 数据查询方法、装置、存储介质以及电子设备
WO2021055868A1 (en) Associating user-provided content items to interest nodes
CN110020078B (zh) 一种生成相关性映射字典及其验证相关性的方法和相关装置
CN108460131B (zh) 一种分类标签处理方法及装置
CN113051966A (zh) 视频关键词的处理方法及装置
CN112417239A (zh) 网页数据的爬取方法及装置
CN114238735B (zh) 一种互联网数据智能采集方法
CN110955845A (zh) 用户兴趣识别方法及装置、搜索结果处理方法及装置

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
CB02 Change of applicant information
CB02 Change of applicant information

Address after: 100083 No. 401, 4th Floor, Haitai Building, 229 North Fourth Ring Road, Haidian District, Beijing

Applicant after: Beijing Guoshuang Technology Co.,Ltd.

Address before: 100086 Cuigong Hotel, 76 Zhichun Road, Shuangyushu District, Haidian District, Beijing

Applicant before: Beijing Guoshuang Technology Co.,Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant