CN111177794B - 城市画像方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

城市画像方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及知识图谱,提供一种城市画像方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括:接收终端发送的登录请求,根据登录信息进行安全验证,当安全验证通过时,向终端返回城市画像界面;接收城市画像建立指令,根据建立指令得到城市标识和对应的时间段;根据时间段获取城市医保政策知识图谱,在城市医保政策知识图谱查找城市标识对应的目标城市医保政策知识图谱;从目标城市医保政策知识图谱中得到医保政策实体和对应的医保政策属性;将医保政策实体和对应的医保政策属性作为城市标识对应的城市标签,得到时间段内的城市画像,将城市画像返回终端展示。采用本方法能够提高城市医保政策数据的安全性。

Description

城市画像方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及互联网技术领域,特别是涉及一种城市画像方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着社会经济的发展,医保政策在各个城市快速发展,各城市有各城市的医保政策。通常各个城市将各自的医保政策数据分别上传到云端进行存储,能够方便医保人员的查找和报销。然而,将医保政策数据存储到云端,存在着被篡改的安全风险。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高云服务器医保政策数据安全性的城市画像方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种城市画像方法,所述方法包括:
接收终端发送的登录请求,登录请求携带有登录信息,当登录信息验证通过时,根据登录信息确定安全验证信息,并获取目标安全验证信息,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,向终端返回城市画像界面;
接收城市画像建立指令,城市画像建立指令是终端通过城市画像界面发送的,根据建立指令得到城市标识和对应的时间段;
根据时间段从预设城市医保政策知识图谱查找对应的第一城市医保政策知识图谱,在第一城市医保政策知识图谱查找城市标识对应的第二城市医保政策知识图谱;
从第二城市医保政策知识图谱中确定医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性;
将医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性作为城市标识在时间段内的城市标签,得到城市画像,将城市画像返回终端展示。
在其中一个实施例中,接收终端发送的登录请求,登录请求携带有登录信息,当登录信息验证通过时,根据登录信息确定安全验证信息,并获取目标安全验证信息,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,向终端返回城市画像界面,包括:
接收终端发送的登录请求,登录请求携带登录信息,验证登录信息,当登录信息验证通过时,向终端发送安全验证页面;
接收终端通过安全验证页面发送的安全验证请求,安全验证请求携带终端标识,根据安全验证请求通过登录信息查找安全验证信息,根据终端标识向终端发送安全验证信息;
接收终端发送的安全登录请求,安全登录请求携带目标安全验证信息,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,向终端返回城市画像界面。
在其中一个实施例中,预设城市医保政策知识图谱的生成步骤,包括:
获取各个城市标识在各个时间段内的医保政策数据,从医保政策数据中提取政策实体、政策属性和政策实体间关系;
将政策实体与目标实体进行匹配,当匹配成功时,得到匹配成功的目标政策实体;
计算目标政策实体之间的并列相似度,得到并列关系,对目标政策实体进行上下位关系抽取,得到上下位关系;
根据目标政策实体,政策属性、政策实体间关系、并列关系、上下位关系生成知识图谱初始三元组;
使用评价器对知识图谱初始三元组进行评价,根据评价结果得到知识图谱三元组,根据知识图谱三元组生成各个城市标识在各个时间段内的预设城市医保政策知识图谱。
在其中一个实施例中,获取各个城市标识对应的目标时间段内的医保政策数据,从医保政策数据中提取政策实体、政策属性和政策实体间关系,包括:
从各个数据源获取目标时间段内的医保政策初始数据,对医保政策初始数据进行预处理,得到目标格式的医保政策数据;
使用命名实体算法识别目标格式的医保政策数据中的政策实体,使用关系识别算法计算得到政策实体间关系,根据已训练的实体属性标注模型得到政策属性。
在其中一个实施例中,在将医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性作为城市标识在时间段内的城市标签,得到城市画像,将城市画像返回终端展示之后,还包括:
获取第一城市标识对应的第一城市画像和第二城市标识对应的第二城市画像;
计算第一城市画像和第二城市画像的相似度,根据相似度确定第一城市画像和第二城市画像之间的目标城市标签。
一种城市画像装置,装置包括:
验证模块,用于接收终端发送的登录请求,登录请求携带有登录信息,当登录信息验证通过时,根据登录信息确定安全验证信息,并获取目标安全验证信息,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,向终端返回城市画像界面;
指令接收模块,用于接收城市画像建立指令,城市画像建立指令是终端通过城市画像界面发送的,根据建立指令得到城市标识和对应的时间段;
目标图谱查找模块,用于根据时间段从预设城市医保政策知识图谱查找对应的第一城市医保政策知识图谱,在第一城市医保政策知识图谱查找城市标识对应的第二城市医保政策知识图谱;
提取模块,用于从第二城市医保政策知识图谱中得到医保政策实体和对应的医保政策属性;
画像模块,用于将医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性作为城市标识在时间段内的城市标签,得到城市画像,将城市画像返回终端展示。
在其中一个实施例中,验证模块,包括:
页面发送单元,用于接收终端发送的登录请求,登录请求携带登录信息,验证登录信息,当登录信息验证通过时,向终端发送安全验证页面;
信息生成单元,用于接收终端通过安全验证页面发送的安全验证请求,安全验证请求携带终端标识,根据安全验证请求通过登录信息查找安全验证信息,根据终端标识向终端发送安全验证信息;
信息验证单元,用于接收终端发送的安全登录请求,安全登录请求携带目标安全验证信息码,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,向终端返回城市画像界面。
在其中一个实施例中,装置,还包括:
提取模块,用于获取各个城市标识在各个时间段内的医保政策数据,从医保政策数据中提取政策实体、政策属性和政策实体间关系;
匹配模块,用于将政策实体与目标实体进行匹配,当匹配成功时,得到匹配成功的目标政策实体;
关系计算模块,用于计算目标政策实体之间的并列相似度,得到并列关系,对目标政策实体进行上下位关系抽取,得到上下位关系;
三元组生成模块,用于根据目标政策实体,政策属性、政策实体间关系、并列关系、上下位关系生成知识图谱初始三元组;
三元组评价模块,用于使用评价器对知识图谱初始三元组进行评价,根据评价结果得到知识图谱三元组,根据知识图谱三元组生成各个城市标识在各个时间段的预设城市医保政策知识图谱。
一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
接收终端发送的登录请求,登录请求携带有登录信息,当登录信息验证通过时,根据登录信息确定安全验证信息,并获取目标安全验证信息,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,向终端返回城市画像界面;
接收城市画像建立指令,城市画像建立指令是终端通过城市画像界面发送的,根据建立指令得到城市标识和对应的时间段;
根据时间段从预设城市医保政策知识图谱查找对应的第一城市医保政策知识图谱,在第一城市医保政策知识图谱查找城市标识对应的第二城市医保政策知识图谱;
从第二城市医保政策知识图谱中确定医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性;
将医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性作为城市标识在时间段内的城市标签,得到城市画像,将城市画像返回终端展示。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
接收终端发送的登录请求,登录请求携带有登录信息,当登录信息验证通过时,根据登录信息确定安全验证信息,并获取目标安全验证信息,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,向终端返回城市画像界面;
接收城市画像建立指令,城市画像建立指令是终端通过城市画像界面发送的,根据建立指令得到城市标识和对应的时间段;
根据时间段从预设城市医保政策知识图谱查找对应的第一城市医保政策知识图谱,在第一城市医保政策知识图谱查找城市标识对应的第二城市医保政策知识图谱;
从第二城市医保政策知识图谱中确定医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性;
将医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性作为城市标识在时间段内的城市标签,得到城市画像,将城市画像返回终端展示。
上述城市画像方法、装置、计算机设备和存储介质,通过安全验证才能查找城市医保政策知识图谱,保证城市医保政策数据的安全性。然后根据城市标识和时间段在预设城市医保政策知识图谱中查找到第二城市医保政策知识图谱,得到第二城市医保政策知识图谱的医保政策实体和医保政策属性,根据得到的医保政策实体和医保政策属性得到城市画像,并且通过城市画像来展示城市医保政策,保证城市医保政策数据不被篡改,进一步,提高了城市医保政策数据的安全性。
附图说明
图1为一个实施例中城市画像方法的应用场景图;
图2为一个实施例中城市画像方法的流程示意图;
图3为一个实施例中安全验证的流程示意图;
图4为一个实施例中建立城市医保政策知识图谱的流程示意图;
图5为一个实施例中提取政策实体的流程示意图;
图6为一个实施例中得到差异医保政策实体和属性的流程示意图;
图7为一个实施例中城市画像装置的结构框图;
图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
本申请提供的城市画像方法,可以应用于如图1所示的应用环境中。其中,终端102通过网络与云服务器104通过网络进行通信。云服务器104接收终端102发送的登录请求,登录请求携带有登录信息,当登录信息验证通过时,根据登录信息确定安全验证信息,并获取目标安全验证信息,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,向终端102返回城市画像界面;接收城市画像建立指令,城市画像建立指令是终端102通过城市画像界面发送的,根据建立指令得到城市标识和对应的时间段;云服务器104根据时间段从预设城市医保政策知识图谱查找对应的第一城市医保政策知识图谱,在第一城市医保政策知识图谱查找城市标识对应的第二城市医保政策知识图谱;服务器104从第二城市医保政策知识图谱中确定医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性;云服务器104将医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性作为城市标识在时间段内容城市标签,得到城市画像,将城市画像返回终端102展示。其中,终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备,服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中,如图2所示,提供了一种城市画像方法,以该方法应用于图1中的云服务器为例进行说明,包括以下步骤:
S202,接收终端发送的登录请求,登录请求携带有登录信息,当登录信息验证通过时,根据登录信息确定安全验证信息,并获取目标安全验证信息,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,向终端返回城市画像界面。
其中,登录信息是指登录云服务器的信息,包括登录账号和登录密码。安全验证是指通过各种不同渠道或者手段对网络操作进行验证。安全验证信息是指进行安全验证的信息,是在登录信息验证通过后从云服务器安全验证信息数据库中获取到的,比如可以是安全验证标识,可以是安全验证图像等等。目标安全验证信息是指云服务器从终端中获取到的用户输入的安全验证信息。
具体地,云服务器接收终端发送的登录请求,登录请求携带有登录信息,对登录信息进行验证,当验证通过时,从安全验证信息数据库中查找到登录信息对应的安全验证信息。此时,云服务器从终端处获取到目标安全验证信息,将安全验证信息与目标安全验证信息进行匹配,当安全验证信息与目标安全验证信息一致时,云服务器获取到城市画像界面,该城市画像界面中包括有待查找城市选项、时间选项等等。将城市画像界面返回到终端,终端接收到城市画像界面进行展示。
S204,接收城市画像建立指令,城市画像建立指令是终端通过城市画像界面发送的,根据建立指令得到城市标识和对应的时间段。
城市标识用于唯一标识城市,可以是城市的名称,城市的编码等等。城市是指也叫城市聚落,是以非农业产业和非农业人口集聚形成的较大居民点。比如,北京,上海,广州和西安等等。
具体地,当终端展示城市画像界面时,用户通过城市画像界面可以输入要查找的城市和时间段,然后终端接收到城市画像建立指令,向云服务器发送该城市画像建立指令,该城市画像建立指令携带有城市标识和对应的时间段,云服务器接收到该城市画像建立指令,解析该城市画像建立指令得到城市标识和对应的时间段。
S206,根据所述时间段从预设城市医保政策知识图谱查找对应的第一城市医保政策知识图谱,在城市医保政策知识图谱查找城市标识对应的目=第二城市医保政策知识图谱。
其中,预设城市医保政策知识图谱是预先建立好的各个城市在各个时间段内医保政策数据的知识图谱。第一城市医保政策知识图谱是指在一时间段内的各个城市医保政策数据的知识图谱。第二城市医保政策知识图谱是指城市标识对应城市在一时间段内医保政策数据的知识图谱。
具体地,云服务器获根据时间段从预设城市医保政策知识图谱查找对应的第一城市医保政策知识图谱。然后可以使用搜索算法在第一城市医保政策知识图谱查找城市标识对应的第二城市医保政策知识图谱,即根据城市标识查找与该城市在第一城市医保政策知识图谱中的相关三元组,根据相关的三元组得到第二城市医保政策知识图谱。其中,搜索算法可以是广度优先搜索算法、弗洛伊德算法、迪杰斯特拉算法、Bellman-Ford算法(单源最短路径算法)等。
在一个实施例中,云服务器可以是先根据城市标识从预设城市医保政策知识图谱查找到对应的该城市在各个时间段内的城市医保政策知识图谱,然后可以根据时间段在各个时间段内的城市医保政策知识图谱中查找在该时间段内的城市医保政策知识图谱。
S208,从第二城市医保政策知识图谱中得到医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性。
其中,医保政策实体是指医保政策数据中客观存在并可相互区别的事物医保政策称之为实体,医保政策属性是指实体对应的属性信息,比如实体可以是西安,属性可以是西安的人口数量、面积等等。
具体地,云服务器从第二城市医保政策知识图谱的三元组中得到城市标识对应的医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性。
S210,将医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性作为城市标识在时间段内的城市标签,得到城市画像,将城市画像返回终端展示。
具体地,云服务器直接将将医保政策实体和对应的医保政策属性作为城市标识在时间段内的城市标签,得到该城市标识对应城市在该时间段内的城市画像,将城市画像返回终端展示。比如,可以查找到2019年北京的医保政策城市画像。
在上述实施例中,通过安全验证才能查找城市医保政策知识图谱,保证城市医保政策数据的安全性。然后根据城市标识和时间段在预设城市医保政策知识图谱中查找到第二城市医保政策知识图谱,得到第二城市医保政策知识图谱的医保政策实体和医保政策属性,根据得到的医保政策实体和医保政策属性得到城市画像,并且通过城市画像来展示城市医保政策,保证城市医保政策数据不被篡改,进一步,提高了城市医保政策数据的安全性。
在一个实施例中,如图3所示。步骤S202,即接收终端发送的登录请求,登录请求携带有登录信息,当登录信息验证通过时,根据登录信息确定安全验证信息,并获取目标安全验证信息,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,向终端返回城市画像界面,包括步骤:
S302,接收终端发送的登录请求,登录请求携带登录信息,验证登录信息,当登录信息验证通过时,向终端发送安全验证页面。
其中,安全验证页面用于指示进行安全验证。比如,安全验证页面可以包括有终端标识输入项,该终端标识用于标识对应的终端。
具体地,云服务器接收终端发送的登录请求,登录请求中携带登录信息,解析登录信息得到登录账号和登录密码,验证该登录账号和登录密码,当验证通过时,云服务器获取到安全验证页面源码,将安全验证页面源码发送到终端。终端解析安全验证页面源码,生成安全验证页面并进行展示。
S304,接收终端通过安全验证页面发送的安全验证请求,安全验证请求携带终端标识,根据安全验证请求通过登录信息查找安全验证信息,根据终端标识向终端发送安全验证信息。
具体地,用户通过安全验证页面输入终端标识。然后终端通过安全验证页面接收到安全验证请求,该安全验证请求携带有终端标识。此时终端想服务器发送该安全验证请求,云服务器接收终端通过安全验证页面发送的安全验证请求,解析该安全验证请求得到终端标识,并根据安全验证请求通过登录信息查找对应的安全验证信息,然后云服务器根据终端标识向对应的终端发送安全验证信息。比如,安全验证信息可以是验证码,可以以短信的形式向终端发送验证码。
S306,接收终端发送的安全登录请求,安全登录请求携带目标安全验证信息,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,向终端返回城市画像界面。
具体地,终端获取到验证码时,用户在安全验证页面中输入接收到的安全验证信息,然后终端接收到安全登录请求,该安全登录请求中携带有根据用户输入得到的目标安全验证信息,终端向云服务器发送该安全登录请求,安全登录请求携带有目标安全验证信息。云服务器将目标验证码和保存的安全验证信息进行匹配,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,终端登录云服务器成功,云服务器向终端返回城市画像界面。
在上述实施例中,通过验证码进行安全验证,保证登录时是用户登录,提高了云服务器中医保政策数据的安全性。
在一个实施例中,如图4所示,在步骤S202之前,即预设城市医保政策知识图谱的生成步骤,还包括步骤:
S402,获取各个城市标识在各个时间段内的医保政策数据,从医保政策数据中提取政策实体、政策属性和政策实体间关系。
其中,目标时间段是指预先设置好的获取医保政策的时间段。比如,获取到2018年的医保政策数据或者2019年的医保政策数据等等。也可以获取到各个时间段内的医保政策数据。
具体地,云服务器从不同的数据源获取各个城市标识在各个时间段内的医保政策数据。比如,可以使用爬虫从互联网爬取医保政策数据,也可以从第三方数据库中获取医保政策数据。然后,从获取到的医保政策数据中提取政策实体、政策属性和政策实体间关系。
S404,将政策实体与目标实体进行匹配,当匹配成功时,得到匹配成功的目标政策实体。
其中,目标实体是指存储到预先设置好的数据库中并且确定语义的实体。进行匹配是指判断预设数据库中的同名目标实体是否与政策实体是不同的含义以及判断预设知识库中是否存在其他目标实体与政策实体具有相同的含义。
具体地,云服务器将政策实体和预设数据库中的目标实体进行匹配,当匹配成功时,即确认预设知识库中目标实体与政策实体对应,则将政策实体与目标实体进行实体链接,得到匹配成功的目标政策实体。目标政策实体是指预设数据库中的同名目标实体与政策实体是相同的含义以及预设知识库中未存在其他目标实体与政策实体具有相同的含义的实体。
S406,计算目标政策实体之间的并列相似度,得到并列关系,对目标政策实体进行上下位关系抽取,得到上下位关系。
其中,并列关系是指目标政策实体之间语义相同的实体关系,比如,中国和美国作为国家名称的实体具有极高的并列关系相似度,而美国和手机这两个实体,具体较低的并列关系相似度。上下位关系是指目标政策实体之间的隶属关系。比如,水果和草莓作为实体,水果为上位词,草莓为下位词。
具体地,计算计算目标政策实体之间的并列相似度,得到并列关系,可以以三元组来表示并列关系。比如,中国和美国并列相似度为S1,则得到并列关系为(中国,美国,S1)。对目标政策实体之间进行上下位关系抽取,得到上下位关系,可以根据上下位关系生成目标政策实体的数据对。比如(水果,草莓)。
S408,根据目标政策实体,政策属性、政策实体间关系、并列关系、上下位关系生成知识图谱初始三元组。
具体地,云服务器根据目标政策实体,政策属性、政策实体间关系、并列关系、上下位关系生成知识图谱初始三元组。
S410,使用评价器对知识图谱初始三元组进行评价,根据评价结果得到知识图谱三元组,根据知识图谱三元组生成各个城市标识在各个时间段内的预设城市医保政策知识图谱。
其中,云服务器使用评价器对知识图谱初始三元组进行评价,根据评价分值,将评价分值超过预设阈值知识图谱初始三元组作为的知识图谱三元组,根据知识图谱三元组生成各个城市标识在各个时间段内的预设城市医保政策知识图谱。其中评价器用于对知识图谱初始三元组的可信度进行评分。将评价分值未超过预设阈值的知识图谱初始三元组丢弃。然后将得到的知识图谱三元组存储到图数据库中,该知识图谱三元组包括(实体、关系、实体)和(实体、属性、属性值)两种类型。
在一个实施例中,还对存储到图数据库中的知识图谱三元组进行更新。即将新时间段内的医保政策数据对应的新知识图谱三元组存储到图数据库中。
在上述实施例中,预先根据各个城市标识对应的医保政策数据生成医保政策三元组,得到预设医保政策知识图谱,将预设医保政策知识图谱存储到图数据中,方便后续的使用,提高效率。
在一个实施例中,如图5所示,步骤S406,即获取各个城市标识对应的目标时间段内的医保政策数据,从医保政策数据中提取政策实体、政策属性和政策实体间关系,包括:
S502,从各个数据源获取目标时间段内的医保政策初始数据,对医保政策初始数据进行预处理,得到目标格式的医保政策数据;
其中,数据源是指数据的来源,是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。
具体地,云服务器从各个数据源获取目标时间段内的医保政策初始数据,该医保政策初始数据可以包括结构化医保政策数据、非结构化医保政策数据和半结构化医保政策数据。结构化医保政策数据比如从关系型数据库中得到的医保政策数据。非结构化医保政策数据比如医保政策数据文档。半结构化医保政策数据比如,JSON(是一种轻量级的数据交换格式),XML(是一种用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言)形式的医保政策数据。然后云服务器对医保政策初始数据进行预处理,得到目标格式的医保政策数据。其中预处理是指将医保政策数据转化为目标格式的医保政策数据。目标格式可以是RDF(ResourceDescription Framework,资源描述框架)格式。
S504,使用命名实体算法识别目标格式的医保政策数据中的政策实体,使用关系识别算法计算得到政策实体间关系,根据已训练的实体属性标注模型得到政策属性。
其中,命名实体算法用于提取出目标格式的医保政策数据中的政策实体,可以包括KNN(k近邻法,k-nearest neighbor)模型和条件随机场模型等等。关系识别算法用于识别政策实体间关系,关系识别算法可以包括相似度算法或者聚类算法。实体属性标注模型是指使用数据模型描述实体的属性
具体地,云服务器使用命名实体算法识别目标格式的医保政策数据中的政策实体,使用关系识别算法计算得到政策实体间关系,根据已训练的实体属性标注模型得到政策属性。
在上述实施例中,通过获取各个城市标识对应的目标时间段内的医保政策数据,并根据医保政策数据使用相应的算法提取到政策实体、政策实体间关系和政策实体属性,提高得到政策实体、政策实体间关系和政策实体属性的准确性。
在一个实施例中,如图6所示,在步骤S210之后,在将医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性作为城市标识在时间段内的城市标签,得到城市画像,将城市画像返回终端展示之后,还包括:
S602,获取第一城市标识对应的第一城市画像和第二城市标识对应的第二城市画像。
S604,计算第一城市画像和第二城市画像的相似度,根据相似度确定第一城市画像和第二城市画像之间的目标城市标签。
其中,目标城市标签是指第一城市画像和第二城市画像中相似度小于预设阈值的城市标签,即第一城市画像和第二城市画像之间的不同的城市标签。
具体地,云服务器获取到第一城市标识对应的第一城市画像和第二城市标识对应的第二城市画像,使用相似度算法计算第一城市画像和第二城市画像的中城市标签的相似度,得到相似度未超过预设阈值的城市标签,将得到的相似度未超过预设阈值的市标签作为第一城市画像和第二城市画像之间的目标城市标签。
在上述实施例中,通过计算得到不同城市医保政策画像中目标城市标签,可以根据目标城市标签选取合适的城市进行医保报销,提升用户体验。
应该理解的是,虽然图2-6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图2-6中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中,如图7所示,提供了一种城市画像装置700,包括:验证模块702、指令接收模块704、目标图谱查找模块706、提取模块708和画像模块710,其中:
验证模块702,用于接收终端发送的登录请求,登录请求携带有登录信息,当登录信息验证通过时,根据登录信息确定安全验证信息,并获取目标安全验证信息,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,向终端返回城市画像界面;
指令接收模块704,用于接收城市画像建立指令,城市画像建立指令是终端通过城市画像界面发送的,根据建立指令得到城市标识和对应的时间段;
目标图谱查找模块706,用于根据时间段从预设城市医保政策知识图谱查找对应的第一城市医保政策知识图谱,在第一城市医保政策知识图谱查找城市标识对应的第二城市医保政策知识图谱;
提取模块708,用于从第二城市医保政策知识图谱中得到医保政策实体和对应的医保政策属性;
画像模块710,用于将医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性作为城市标识在时间段内的城市标签,得到城市画像,将城市画像返回终端展示。
在一个实施例中,验证模块702,包括:
信息验证单元,用于接收终端发送的登录请求,登录请求携带登录信息,验证登录信息,当登录信息验证通过时,向终端发送安全验证页面;
验证码生成单元,用于接收终端通过安全验证页面发送的安全验证请求,安全验证请求携带终端标识,根据安全验证请求通过登录信息查找安全验证信息,根据终端标识向终端发送安全验证信息;
验证码验证单元,用于接收终端发送的安全登录请求,安全登录请求携带目标安全验证信息码,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,向终端返回城市画像界面。
在一个实施例中,城市画像装置700,还包括:
提取模块,用于获取各个城市标识在各个时间段内的医保政策数据,从医保政策数据中提取政策实体、政策属性和政策实体间关系;
匹配模块,用于将政策实体与目标实体进行匹配,当匹配成功时,得到匹配成功的目标政策实体;
关系计算模块,用于计算目标政策实体之间的并列相似度,得到并列关系,对目标政策实体进行上下位关系抽取,得到上下位关系;
三元组生成模块,用于根据目标政策实体,政策属性、政策实体间关系、并列关系、上下位关系生成知识图谱初始三元组;
三元组评价模块,用于使用评价器对知识图谱初始三元组进行评价,根据评价结果得到知识图谱三元组,根据知识图谱三元组生成各个城市标识在各个目标时间段的预设城市医保政策知识图谱。
在一个实施例中,提取模块还用于从各个数据源获取目标时间段内的医保政策初始数据,对医保政策初始数据进行预处理,得到目标格式的医保政策数据;使用命名实体算法识别目标格式的医保政策数据中的政策实体,使用关系识别算法计算得到政策实体间关系,根据已训练的实体属性标注模型得到政策属性。
在一个实施例中,城市画像装置700,还包括:
画像获取模块,用于获取第一城市标识对应的第一城市画像和第二城市标识对应的第二城市画像;
差异实体确定模块,用于计算第一城市画像和第二城市画像的相似度,根据相似度确定第一城市画像和第二城市画像之间的目标城市标签。
关于城市画像装置的具体限定可以参见上文中对于城市画像方法的限定,在此不再赘述。上述城市画像装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是服务器,其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储医保政策知识图谱数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种城市画像方法。
本领域技术人员可以理解,图8中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,该存储器存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现以下步骤:接收终端发送的登录请求,登录请求携带有登录信息,当登录信息验证通过时,根据登录信息确定安全验证信息,并获取目标安全验证信息,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,向终端返回城市画像界面;接收城市画像建立指令,城市画像建立指令是终端通过城市画像界面发送的,根据建立指令得到城市标识和对应的时间段;根据时间段从预设城市医保政策知识图谱查找对应的第一城市医保政策知识图谱,在第一城市医保政策知识图谱查找城市标识对应的第二城市医保政策知识图谱;从第二城市医保政策知识图谱中确定医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性;将医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性作为城市标识在时间段内的城市标签,得到城市画像,将城市画像返回终端展示。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:接收终端发送的登录请求,登录请求携带登录信息,验证登录信息,当登录信息验证通过时,向终端发送安全验证页面;接收终端通过安全验证页面发送的安全验证请求,安全验证请求携带终端标识,根据安全验证请求通过登录信息查找安全验证信息,根据终端标识向终端发送安全验证信息;接收终端发送的安全登录请求,安全登录请求携带目标安全验证信息,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,向终端返回城市画像界面。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:获取各个城市标识在各个时间段内的医保政策数据,从医保政策数据中提取政策实体、政策属性和政策实体间关系;将政策实体与目标实体进行匹配,当匹配成功时,得到匹配成功的目标政策实体;计算目标政策实体之间的并列相似度,得到并列关系,对目标政策实体进行上下位关系抽取,得到上下位关系;根据目标政策实体,政策属性、政策实体间关系、并列关系、上下位关系生成知识图谱初始三元组;使用评价器对知识图谱初始三元组进行评价,根据评价结果得到知识图谱三元组,根据知识图谱三元组生成各个城市标识在各个时间段内的预设城市医保政策知识图谱。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:从各个数据源获取目标时间段内的医保政策初始数据,对医保政策初始数据进行预处理,得到目标格式的医保政策数据;使用命名实体算法识别目标格式的医保政策数据中的政策实体,使用关系识别算法计算得到政策实体间关系,根据已训练的实体属性标注模型得到政策属性。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:获取第一城市标识对应的第一城市画像和第二城市标识对应的第二城市画像;计算第一城市画像和第二城市画像的相似度,根据相似度确定第一城市画像和第二城市画像之间的目标城市标签。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:接收终端发送的登录请求,登录请求携带有登录信息,当登录信息验证通过时,根据登录信息确定安全验证信息,并获取目标安全验证信息,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,向终端返回城市画像界面;接收城市画像建立指令,城市画像建立指令是终端通过城市画像界面发送的,根据建立指令得到城市标识和对应的时间段;根据时间段从预设城市医保政策知识图谱查找对应的第一城市医保政策知识图谱,在第一城市医保政策知识图谱查找城市标识对应的第二城市医保政策知识图谱;从第二城市医保政策知识图谱中确定医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性;将医保政策实体和医保政策实体对应的医保政策属性作为城市标识在时间段内的城市标签,得到城市画像,将城市画像返回终端展示。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:接收终端发送的登录请求,登录请求携带登录信息,验证登录信息,当登录信息验证通过时,向终端发送安全验证页面;接收终端通过安全验证页面发送的安全验证请求,安全验证请求携带终端标识,根据安全验证请求通过登录信息查找安全验证信息,根据终端标识向终端发送安全验证信息;接收终端发送的安全登录请求,安全登录请求携带目标安全验证信息,当目标安全验证信息与安全验证信息一致时,向终端返回城市画像界面。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:获取各个城市标识在各个时间段内的医保政策数据,从医保政策数据中提取政策实体、政策属性和政策实体间关系;将政策实体与目标实体进行匹配,当匹配成功时,得到匹配成功的目标政策实体;计算目标政策实体之间的并列相似度,得到并列关系,对目标政策实体进行上下位关系抽取,得到上下位关系;根据目标政策实体,政策属性、政策实体间关系、并列关系、上下位关系生成知识图谱初始三元组;使用评价器对知识图谱初始三元组进行评价,根据评价结果得到知识图谱三元组,根据知识图谱三元组生成各个城市标识在各个时间段内的预设城市医保政策知识图谱。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:从各个数据源获取目标时间段内的医保政策初始数据,对医保政策初始数据进行预处理,得到目标格式的医保政策数据;使用命名实体算法识别目标格式的医保政策数据中的政策实体,使用关系识别算法计算得到政策实体间关系,根据已训练的实体属性标注模型得到政策属性。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:获取第一城市标识对应的第一城市画像和第二城市标识对应的第二城市画像;计算第一城市画像和第二城市画像的相似度,根据相似度确定第一城市画像和第二城市画像中之间的目标城市标签。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种城市画像方法,所述方法包括:
接收终端发送的登录请求,所述登录请求携带有登录信息,当所述登录信息验证通过时,根据所述登录信息确定安全验证信息,并获取目标安全验证信息,当所述目标安全验证信息与所述安全验证信息一致时,向所述终端返回城市画像界面;
接收城市画像建立指令,所述城市画像建立指令是所述终端通过所述城市画像界面发送的,根据所述建立指令得到城市标识和对应的时间段;
根据所述时间段从预设城市医保政策知识图谱查找对应的第一城市医保政策知识图谱,在所述第一城市医保政策知识图谱查找所述城市标识对应的第二城市医保政策知识图谱;所述第一城市医保政策知识图谱是指在一时间段内的各个城市医保政策数据的知识图谱,第二城市医保政策知识图谱是指所述城市标识对应的城市在一时间段内医保政策数据的知识图谱;
从所述第二城市医保政策知识图谱中确定医保政策实体和所述医保政策实体对应的医保政策属性;
将所述医保政策实体和所述医保政策实体对应的医保政策属性作为所述城市标识在所述时间段内的城市标签,得到城市画像,将所述城市画像返回所述终端展示。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述接收终端发送的登录请求,所述登录请求携带有登录信息,当所述登录信息验证通过时,根据所述登录信息确定安全验证信息,并获取目标安全验证信息,当所述目标安全验证信息与所述安全验证信息一致时,向所述终端返回城市画像界面,包括:
接收所述终端发送的登录请求,所述登录请求携带登录信息,验证所述登录信息,当所述登录信息验证通过时,向所述终端发送安全验证页面;
接收所述终端通过所述安全验证页面发送的安全验证请求,所述安全验证请求携带终端标识,根据所述安全验证请求通过所述登录信息查找安全验证信息,根据所述终端标识向所述终端发送所述安全验证信息;
接收所述终端发送的安全登录请求,所述安全登录请求携带目标安全验证信息,当所述目标安全验证信息与所述安全验证信息一致时,向所述终端返回城市画像界面。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设城市医保政策知识图谱的生成步骤,包括:
获取各个城市标识在各个时间段内的医保政策数据,从所述医保政策数据中提取政策实体、政策属性和政策实体间关系;
将所述政策实体与目标实体进行匹配,当匹配成功时,得到匹配成功的目标政策实体;
计算所述目标政策实体之间的并列相似度,得到并列关系,对所述目标政策实体进行上下位关系抽取,得到上下位关系;
根据所述目标政策实体,政策属性、政策实体间关系、并列关系、上下位关系生成知识图谱初始三元组;
使用评价器对所述知识图谱初始三元组进行评价,根据评价结果得到知识图谱三元组,根据所述知识图谱三元组生成所述各个城市标识在所述各个时间段内的所述预设城市医保政策知识图谱。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述获取各个城市标识对应的目标时间段内的医保政策数据,从所述医保政策数据中提取政策实体、政策属性和政策实体间关系,包括:
从各个数据源获取目标时间段内的医保政策初始数据,对所述医保政策初始数据进行预处理,得到目标格式的医保政策数据;
使用命名实体算法识别所述目标格式的医保政策数据中的政策实体,使用关系识别算法计算得到政策实体间关系,根据已训练的实体属性标注模型得到政策属性。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述将所述医保政策实体和所述医保政策实体对应的医保政策属性作为所述城市标识在所述时间段内的城市标签,得到城市画像,将所述城市画像返回所述终端展示之后,还包括:
获取第一城市标识对应的第一城市画像和第二城市标识对应的第二城市画像;
计算所述第一城市画像和所述第二城市画像的相似度,根据所述相似度确定所述第一城市画像和所述第二城市画像之间的目标城市标签。
6.一种城市画像装置,其特征在于,所述装置包括:
验证模块,用于接收终端发送的登录请求,所述登录请求携带有登录信息,当所述登录信息验证通过时,根据所述登录信息确定安全验证信息,并获取目标安全验证信息,当所述目标安全验证信息与所述安全验证信息一致时,向所述终端返回城市画像界面;
指令接收模块,用于接收城市画像建立指令,所述城市画像建立指令是所述终端通过所述城市画像界面发送的,根据所述建立指令得到城市标识和对应的时间段;
目标图谱查找模块,用于根据所述时间段从预设城市医保政策知识图谱查找对应的第一城市医保政策知识图谱,在所述第一城市医保政策知识图谱查找所述城市标识对应的第二城市医保政策知识图谱;所述第一城市医保政策知识图谱是指在一时间段内的各个城市医保政策数据的知识图谱,第二城市医保政策知识图谱是指所述城市标识对应的城市在一时间段内医保政策数据的知识图谱;
提取模块,用于从所述第二城市医保政策知识图谱中得到医保政策实体和对应的医保政策属性;
画像模块,用于将所述医保政策实体和所述医保政策实体对应的医保政策属性作为所述城市标识在所述时间段内的城市标签,得到城市画像,将所述城市画像返回所述终端展示。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述验证模块,包括:
页面发送单元,用于接收所述终端发送的登录请求,所述登录请求携带登录信息,验证所述登录信息,当所述登录信息验证通过时,向所述终端发送安全验证页面;
信息生成单元,用于接收所述终端通过所述安全验证页面发送的安全验证请求,所述安全验证请求携带终端标识,根据所述安全验证请求通过所述登录信息查找安全验证信息,根据所述终端标识向所述终端发送所述安全验证信息;
信息验证单元,用于接收所述终端发送的安全登录请求,所述安全登录请求携带目标安全验证信息码,当所述目标安全验证信息与所述安全验证信息一致时,向所述终端返回城市画像界面。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置,还包括:
提取模块,用于获取各个城市标识在各个时间段内的医保政策数据,从所述医保政策数据中提取政策实体、政策属性和政策实体间关系;
匹配模块,用于将所述政策实体与目标实体进行匹配,当匹配成功时,得到匹配成功的目标政策实体;
关系计算模块,用于计算所述目标政策实体之间的并列相似度,得到并列关系,对所述目标政策实体进行上下位关系抽取,得到上下位关系;
三元组生成模块,用于根据所述目标政策实体,政策属性、政策实体间关系、并列关系、上下位关系生成知识图谱初始三元组;
三元组评价模块,用于使用评价器对所述知识图谱初始三元组进行评价,根据评价结果得到知识图谱三元组,根据所述知识图谱三元组生成所述各个城市标识在所述各个时间段的所述预设城市医保政策知识图谱。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111813890B (zh) * 2020-07-22 2021-12-07 江苏宏创信息科技有限公司 一种基于大数据的政策画像ai建模系统及方法
CN112905805B (zh) * 2021-03-05 2023-09-15 北京中经惠众科技有限公司 知识图谱构建方法及装置、计算机设备和存储介质
CN114065058B (zh) * 2022-01-17 2022-04-08 成都明途科技有限公司 城市推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9432358B2 (en) * 2013-10-31 2016-08-30 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited System and method of authenticating user account login request messages
CN109493237A (zh) * 2018-10-25 2019-03-19 平安医疗健康管理股份有限公司 调控方法及相关装置
CN109934619A (zh) * 2019-02-13 2019-06-25 北京三快在线科技有限公司 用户画像标签建模方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN110275935A (zh) * 2019-05-10 2019-09-24 平安科技(深圳)有限公司 政策信息的处理方法、装置、及存储介质、电子装置
CN110532451B (zh) * 2019-06-26 2023-08-29 平安科技(深圳)有限公司 针对政策文本的检索方法和装置、存储介质、电子装置
CN110442703B (zh) * 2019-07-04 2023-05-23 广东省华中粤创知识产权运营管理有限公司 基于知识图谱的信息推荐方法、装置和计算机设备

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