CN115687538B - 一种企业信息采集分析方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种企业信息采集分析方法及系统，运用于信息采集分析领域；获取业务信息数据和过往信息数据，基于业务信息数据和过往信息数据进行数据构建，生成信息数据集，根据信息类型、时间、特征和处理过程对信息数据集进行数据标记分类，构建若干个信息数据子集，对关联标记赋予预设规则定义，构建空白验证集，定义空白验证集的验证过程，基于验证过程在空白验证集中设定各个关联标记对应的属性和映射关系，判断规则验证策略能否实现验证过程；本发明避免了企业信息采集的功能进行验证时需要人工操作，有效提高了验证的效率，减少了人工耗费时间。

Description

一种企业信息采集分析方法及系统

技术领域

本发明涉及采集分析技术领域，特别涉及为一种企业信息采集分析方法及系统。

背景技术

近年来，信息技术的应用和创新为信息系统的持续发展提供了广阔的进步空间，全面而深入地应用各类信息系统已是当代企业优化管理和转型升级的必经之路，它可以为企业提供准确而有效的信息，加快信息的传递速度，可以衡量企业的各种经营效果，企业通过分析信息系统内的历史数据，来辅助其做出正确而全面的决策，来监督、控制、指导企业的各项活动，尽而实现企业各层次的目标，出于战略原因，多数企业在内部操作中通过应用大型的综合管理信息系统，以提升市场响应力和竞争力，提高现代化管理效率和管理水平，管理信息系统作为各类企业信息化建设的核心环节，其应用发展迅速，尤其在建设型企业中，得到了日新月异的变化，许多企业争先恐后地将大量资金投入到信息系统的开发和建设中，此时，对信息系统评价工作的重要性就凸显出来，一直以来，无论是理论创新者，还是实践开拓者，都在关注信息系统的评价问题。

随着企业业务的快速变化，企业信息系统需要快速更新迭代来适应企业业务信息量的变化，而复杂的业务信息量导致业务系统庞大且复杂，单一系统不能实现所有业务功能，往往需要依赖其他系统，由于业务系统的功能验证需要维护人员对依赖的其他系统逐个进行功能验证，造成人工系统功能的验证需要耗费维护人员大量的时间。

发明内容

本发明旨在解决人工系统功能的验证需要耗费维护人员大量时间的问题，提供一种企业信息采集分析方法及系统。

本发明为解决技术问题采用如下技术手段：

本发明提供一种企业信息采集分析方法，包括以下步骤：

获取业务信息数据和过往信息数据，基于所述业务信息数据和过往信息数据进行数据构建，生成信息数据集；

根据信息类型、时间、特征和处理过程对所述信息数据集进行数据标记分类，构建若干个信息数据子集，选取所述业务信息数据和所述过往信息数据作为所述信息数据子集的关联标记，并将所述关联标记存储至对应的所述信息数据子集，其中，所述信息数据子集包括有信息表现层、信息应用层以及信息存储层；

对所述关联标记赋予预设规则定义，构建空白验证集，定义所述空白验证集的验证过程，基于所述验证过程在所述空白验证集中设定各个所述关联标记对应的属性和映射关系，将所述信息数据子集代入至所述预设规则定义进行运算推理，生成规则验证策略，其中，所述预设规则定义具体为逻辑推理公式或逻辑函数；

判断所述规则验证策略能否实现所述验证过程，若能，则采用基于身份基的签名算法对所述规则验证策略进行签名，捕捉到具有签名的规则验证策略后，根据预设的身份标识对所述具有签名的规则验证策略进行签名校验，接收所述具有签名的规则验证策略，并将所述具有签名的规则验证策略更新至预设的数据库。

进一步地，所述根据信息类型、时间、特征和处理过程对所述信息数据集进行数据标记分类的步骤前，包括：

获取所述信息的关联映射数据集，显示所述关联映射数据集映射的信息区域；

基于所述信息区域预设的属性过滤器对所述关联映射数据集进行过滤，从所述属性过滤器获得所述信息区域内一个子映射元素对应的子区域或所述信息区域内多个子映射元素对应的多个子区域；

根据获得包括每个子区域内的所述子映射元素，呈现与所述每个子区域关联的摘要信息。

进一步地，所述获取业务信息数据和过往信息数据，基于所述业务信息数据和过往信息数据进行数据构建，生成信息数据集的步骤中，包括：

获取所述业务信息数据的第一数据类别和所述过往信息数据的第二数据类别；

从若干个预设的配置单元中获取构建所述信息数据集所需的配置单元，其中，所述配置单元依据所述业务信息数据中的至少一个所述第一数据类别具有的共有特征信息，所述第一数据类别为所述信息数据集构建流程中的特征集；

从若干个预设的流程单元中获取构建所述信息数据集所需的流程单元，其中，所述流程单元依据所述过往信息数据中的至少一个所述第二数据类别具有的共有参数信息，所述第二数据类别为所述信息数据集构建流程中的属性集；

依据所述配置单元与所述流程单元的映射关系，调用所述配置单元对应的所述流程单元，按照预设顺序进行参数传递，构建所述信息数据集。

进一步地，所述则采用基于身份基的签名算法对所述规则验证策略进行签名的步骤前，包括：

根据所述企业预设的身份验证内容，生成身份令牌认证消息，构造密钥认证消息；

向身份认证服务器发送携带有所述身份令牌认证消息的所述密钥认证消息，接收所述身份认证服务器对所述密钥认证消息进行认证后返回的密钥认证结果；

根据所述密钥认证结果，获取所述身份验证内容的身份认证结果。

进一步地，所述根据预设的身份标识对所述具有签名的规则验证策略进行签名校验的步骤中，包括：

基于所述身份标识对应的个人身份信息，接收输入的签名数据样本，其中，所述身份标识为预先录入在所述企业中的执行身份；

记录并分析接收到的所述签名数据样本是否吻合预设签名笔画数；

若分析出接收到的所述签名数据样本吻合所述预设签名笔画数，则根据接收到的所述签名数据样本，生成与所述个人身份信息关联的签名验证样本，终止所述签名校验；

若分析出接收到的所述签名数据样本无法吻合所述预设签名笔画数，则重复执行上述步骤直至所述签名数据样本吻合所述预设签名笔画数，终止所述签名校验。

进一步地，所述预设规则定义为IF-THEN关系，关系的前件是所述关联标记的集合，关系后件是所述规则验证策略，

所述运算推理采用以下公式：

其中a_i为所述关联标记对应的属性，b_i为所述关联标记对应的映射关系，i为从所述关联标记对应的属性和映射关系分别提取关键词的词频，根据cos(θ)夹角余弦判断进行验证吻合分析，当cos(θ)夹角越大时代表吻合差异度越大，若cos(θ)夹角越小时代表吻合相似度越大。

进一步地，所述并将所述具有签名的规则验证策略更新至预设的数据库的步骤中，包括：

获取所述规则验证策略对应的脚本替换文件；

对所述脚本替换文件进行解析，从中解析出一个或多个脚本对象，生成脚本更替列表，其中，所述脚本更替列表包括更替版本、更替项目标识组合和更替内容；

根据多个数据库中任一数据库的版本、项目标识和内容，遍历脚本对象列表，基于所述脚本更替列表的一个或多个脚本对象中提取出与所述任一数据库对应的一个或多个所述脚本内容，更新所述预设的数据库。

本发明还提供一种企业信息采集分析系统，包括：

获取模块，用于获取业务信息数据和过往信息数据，基于所述业务信息数据和过往信息数据进行数据构建，生成信息数据集；

分类模块，用于根据信息类型、时间、特征和处理过程对所述信息数据集进行数据标记分类，构建若干个信息数据子集，选取所述业务信息数据和所述过往信息数据作为所述信息数据子集的关联标记，并将所述关联标记存储至对应的所述信息数据子集，其中，所述信息数据子集包括有信息表现层、信息应用层以及信息存储层；

生成模块，用于对所述关联标记赋予预设规则定义，构建空白验证集，定义所述空白验证集的验证过程，基于所述验证过程在所述空白验证集中设定各个所述关联标记对应的属性和映射关系，将所述信息数据子集代入至所述预设规则定义进行运算推理，生成规则验证策略，其中，所述预设规则定义具体为逻辑推理公式或逻辑函数；

判断模块，用于判断所述规则验证策略能否实现所述验证过程，若能，则采用基于身份基的签名算法对所述规则验证策略进行签名，捕捉到具有签名的规则验证策略后，根据预设的身份标识对所述具有签名的规则验证策略进行签名校验，接收所述具有签名的规则验证策略，并将所述具有签名的规则验证策略更新至预设的数据库。

进一步地，还包括：

第二获取模块，用于获取所述信息的关联映射数据集，显示所述关联映射数据集映射的信息区域；

过滤模块，用于基于所述信息区域预设的属性过滤器对所述关联映射数据集进行过滤，从所述属性过滤器获得所述信息区域内一个子映射元素对应的子区域或所述信息区域内多个子映射元素对应的多个子区域；

呈现模块，用于根据获得包括每个子区域内的所述子映射元素，呈现与所述每个子区域关联的摘要信息。

进一步地，所述获取模块还包括：

获取单元，用于获取所述业务信息数据的第一数据类别和所述过往信息数据的第二数据类别；

第二获取单元，用于从若干个预设的配置单元中获取构建所述信息数据集所需的配置单元，其中，所述配置单元依据所述业务信息数据中的至少一个所述第一数据类别具有的共有特征信息，所述第一数据类别为所述信息数据集构建流程中的特征集；

第三获取单元，用于从若干个预设的流程单元中获取构建所述信息数据集所需的流程单元，其中，所述流程单元依据所述过往信息数据中的至少一个所述第二数据类别具有的共有参数信息，所述第二数据类别为所述信息数据集构建流程中的属性集；

构建单元，用于依据所述配置单元与所述流程单元的映射关系，调用所述配置单元对应的所述流程单元，按照预设顺序进行参数传递，构建所述信息数据集。

本发明提供了一种企业信息采集分析方法及系统，具有以下有益效果：

本发明通过构建空白验证集，定义空白验证集的验证过程，基于验证过程在空白验证集中设定各个关联标记对应的属性和映射关系，将信息数据集代入至预设规则定义进行运算推理，生成规则验证策略，避免了企业信息采集的功能进行验证时需要人工操作，有效提高了验证的效率，减少了人工耗费时间。

附图说明

图1为本发明一种企业信息采集分析方法一个实施例的整体结构剖面图；

图2为本发明一种企业信息采集分析系统一个实施例的局部结构图；

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，本发明为目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

下面将结合本发明的实施例中的附图，对本发明的实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参考附图1，为本发明一实施例中的一种企业信息采集分析方法，包括：

S1：获取业务信息数据和过往信息数据，基于所述业务信息数据和过往信息数据进行数据构建，生成信息数据集，其中，所述业务信息数据和所述过往信息数据具体为税务数据。

S2：根据信息类型、时间、特征和处理过程对所述信息数据集进行数据标记分类，构建若干个信息数据子集，选取所述业务信息数据和所述过往信息数据作为所述信息数据子集的关联标记，并将所述关联标记存储至对应的所述信息数据子集，其中，所述信息数据子集包括有信息表现层、信息应用层以及信息存储层；

S3：对所述关联标记赋予预设规则定义，构建空白验证集，定义所述空白验证集的验证过程，基于所述验证过程在所述空白验证集中设定各个所述关联标记对应的属性和映射关系，将所述信息数据子集代入至所述预设规则定义进行运算推理，生成规则验证策略，其中，所述预设规则定义具体为逻辑推理公式或逻辑函数，所述策略具体为实现所述预设规则验证的具体步骤及其步骤事项。

S4：判断所述规则验证策略能否实现所述验证过程，若能，则采用基于身份基的签名算法对所述规则验证策略进行签名，捕捉到具有签名的规则验证策略后，根据预设的身份标识对所述具有签名的规则验证策略进行签名校验，接收所述具有签名的规则验证策略，并将所述具有签名的规则验证策略更新至预设的数据库。

在本实施例中，系统通过获取企业的业务信息数据和过往处理的业务信息数据(企业当前季度的税务数据和企业往个季度的税务数据)，基于这些业务信息数据和过往处理的业务信息数据进行数据构建(获取企业当前季度的税务数据的第一数据类别和企业往个季度的税务数据的第二数据类别；从若干个预设的配置单元中获取构建信息数据集所需的配置单元，配置单元依据业务信息数据中的至少一个第一数据类别中具有的共有特征信息，第一数据类别为信息数据集构建流程中的特征集；从若干个预设的流程单元中获取构建信息数据集所需的流程单元，流程单元依据过往信息数据中的至少一个第二数据类别中具有的共有参数信息，第二数据类别为信息数据集构建流程中的属性集)，构建生成信息数据集；系统根据信息数据集的信息类型、信息时间、信息特征和信息处理过程对信息数据集进行数据标记分类，以构建若干个信息数据子集(信息表现层、信息应用层以及信息存储层)，选取企业的业务信息数据和过往处理的业务信息数据作为这些信息数据子集的关联标记(即将企业当前季度的税务数据和企业往个季度的税务数据对应的全部数据进行关联标记，得到属于信息表现层、信息应用层以及信息存储层对应的各个标记数据)，并将这些关联标记存储至对应的信息数据子集中；系统通过对这些关联标记赋予预先设定好的规则定义，并构建空白验证集，定义空白验证集的验证过程，基于该验证过程在空白验证集中设定各个关联标记对应的属性和映射关系，并将具备关联标记的信息数据子集代入至该预先设定好的规则定义中进行运算推理，即可生成规则验证策略(用于验证预先设定的规则定义能否通过关联标记的信息数据子集通过空白验证集进行验证实现)；系统通过判断该规则验证策略能否实现该验证过程，以执行对应的步骤；例如，系统判定到该规则验证策略能够实现该验证过程，则此时系统会采用基于预先录制有的身份基签名算法对该规则验证策略进行签名，在捕捉到签名完成的规则验证策略后，系统根据预先收录有的身份标识对该签名完成的规则验证策略进行签名数据校验，校验完成后接收该签名完成的规则验证策略，并将该签名完成的规则验证策略更新至预先设置好的数据库中，替换上个旧的规则验证策略。

在本实施例中，根据信息类型、时间、特征和处理过程对所述信息数据集进行数据标记分类的步骤前，包括：

获取所述信息的关联映射数据集，显示所述关联映射数据集映射的信息区域；

基于所述信息区域预设的属性过滤器对所述关联映射数据集进行过滤，从所述属性过滤器获得所述信息区域内一个子映射元素对应的子区域或所述信息区域内多个子映射元素对应的多个子区域；

根据获得包括每个子区域内的所述子映射元素，呈现与所述每个子区域关联的摘要信息。

在本实施例中，系统通过获取这些信息的关联映射数据集(信息类型子集、信息时间子集、信息特征子集和信息处理过程子集)，继而呈现出这些关联映射数据集映射的信息区域(信息类型对应税务信息数据的类型如：市场主体纳税信息、发票开票信息、申报信息、征收信息、违法违章信息，信息时间对应税务时间数据如：增值税纳税申报期限、消费税纳税申报期限，信息特征对应的税务特征数据如：无偿性、强制性、固定性，信息处理过程对应的税务处理过程如：抄税、抵扣、申报扣税)，基于这些信息区域采用预先设置有的属性过滤器进行过滤，过滤出信息区域内一个映射元素对应的子区域或信息区域内多个映射元素对应的多个子区域(即从信息区域具备的映射元素中过滤出对应的一个或多个子映射元素，每个子映射元素也对应有信息子区域，如：申报税款时，从申报税款的信息区域中即可过滤出多个信息子区域，包括增值税、所得税、城建税、其他附加税、公积金、房产税、车船税、土地使用税、印花税)，基于这些子信息区域对应的子映射元素，呈现每个子信息区域关联的摘要信息(如该子信息区域属于申报增值税的，则呈现摘要信息为增值税；如该子信息区域属于申报车船税的，则呈现摘要信息为车船税)。

在本实施例中，获取业务信息数据和过往信息数据，基于所述业务信息数据和过往信息数据进行数据构建，生成信息数据集的步骤中，包括：

获取所述业务信息数据的第一数据类别和所述过往信息数据的第二数据类别；

从若干个预设的配置单元中获取构建所述信息数据集所需的配置单元，其中，所述配置单元依据所述业务信息数据中的至少一个所述第一数据类别具有的共有特征信息，所述第一数据类别为所述信息数据集构建流程中的特征集；

从若干个预设的流程单元中获取构建所述信息数据集所需的流程单元，其中，所述流程单元依据所述过往信息数据中的至少一个所述第二数据类别具有的共有参数信息，所述第二数据类别为所述信息数据集构建流程中的属性集；

依据所述配置单元与所述流程单元的映射关系，调用所述配置单元对应的所述流程单元，按照预设顺序进行参数传递，构建所述信息数据集。

在本实施例中，系统通过获取企业当前季度的税务数据对应的第一数据类别(信息数据集构建过程中的特征集)和企业往个季度的税务数据对应的第二数据类别(信息数据集构建过程中的属性集)，从若干个预先设置有的空白配置单元中获取构建信息数据集所需要的对应数量的配置单元(即企业当前季度的税务数据中至少一个第一数据类别具有的共有特征信息，如：税务信息特征、税务时间特征、税务处理特征)，并从若干个预先设定好的流程单元中获取构建信息数据集所需要的对应数量的流程单元(即企业往个季度的税务数据中至少一个第二数据类别(信息数据集构建过程中的属性集)具有的共有参数信息，如：开票信息、行业负税率、预警税负范围)，而后系统依据配置单元和流程单元之间所具备的连接映射关系，调用各个配置单元和各个流程单元的运作顺序，按照预先设定的顺序进行参数传递(即可使得配置单元能够配合流程单元实现单一功能，如：税务信息特征配合开票信息，实现申报税款功能)，构建由各个信息数据子集合一的信息数据集。

在本实施例中，则采用基于身份基的签名算法对所述规则验证策略进行签名的步骤前，包括：

根据所述企业预设的身份验证内容，生成身份令牌认证消息，构造密钥认证消息；

向身份认证服务器发送携带有所述身份令牌认证消息的所述密钥认证消息，接收所述身份认证服务器对所述密钥认证消息进行认证后返回的密钥认证结果；

根据所述密钥认证结果，获取所述身份验证内容的身份认证结果。

在本实施例中，系统根据该企业预先设置好的身份验证内容，生成身份验证所需的令牌认证消息，并构造生成密钥认证消息，系统向身份认证服务器发送需要进行身份验证的验证人员所携带有身份令牌认证消息的密钥认证消息，身份认证服务器通过接收该验证人员的身份令牌认证消息，并验证构造生成的密钥认证消息，将该密钥认证消息与预先设定好的身份验证内容进行差异性比对，认证完毕后返回密钥认证结果至验证人员的验证终端处，验证人员可根据密钥认证结果，获取身份验证内容的身份认证结果。

在本实施例中，根据预设的身份标识对所述具有签名的规则验证策略进行签名校验的步骤中，包括：

基于所述身份标识对应的个人身份信息，接收输入的签名数据样本，其中，所述身份标识为预先录入在所述企业中的执行身份；

记录并分析接收到的所述签名数据样本是否吻合预设签名笔画数；

若分析出接收到的所述签名数据样本吻合所述预设签名笔画数，则根据接收到的所述签名数据样本，生成与所述个人身份信息关联的签名验证样本，终止所述签名校验；

若分析出接收到的所述签名数据样本无法吻合所述预设签名笔画数，则重复执行上述步骤直至所述签名数据样本吻合所述预设签名笔画数，终止所述签名校验。

在本实施例中，系统基于预先录入在所述企业中的执行身份，接收到验证人员输入的签名数据样本，记录该签名数据样本并对该签名数据样本进行解析(拆解签名数据样本的多个文本信息为单个文本信息，分析单个文本信息中的文本笔画数，将各个文本信息的笔画数相加，即可得到该签名数据样本的笔画总数)，判断解析的签名数据样本是否吻合预先设定好对应身份的签名笔画数，以执行对应的不同步骤；例如，系统获取到签名数据样本的笔画数为26笔，而该身份对应的笔画数应为26笔，则此时系统会判定该签名数据样本符合预先设定好对应身份的签名笔画数，系统根据接收到的签名数据样本，生成与身份信息关联的签名验证样本，终止所述签名校验；例如，系统获取到签名数据样本的笔画数为25笔，而该身份对应的笔画数应为26笔，则此时系统会判定该签名数据样本不符合预先设定好对应身份的签名笔画数，系统重复执行上述步骤，要求签名者重新签名，直至所述签名数据样本吻合签名笔画数，即可终止签名校验。

在本实施例中，预设规则定义为IF-THEN关系，关系的前件是所述关联标记的集合，关系后件是所述规则验证策略，

所述运算推理采用以下公式：

在本实施例中，a_u为所述关联标记对应的属性，b_i为所述关联标记对应的映射关系，i为从所述关联标记对应的属性和映射关系分别提取关键词的词频，根据cos(θ)夹角余弦判断进行验证吻合分析，当cos(θ)夹角越大时代表吻合差异度越大，若cos(θ)夹角越小时代表吻合相似度越大。

需要说明的是，当构建出来的新规则策略需要进行验证时，通过新建立的空白验证集，将关联标记对应的属性a_i与映射关系b_i代入至空白验证集中，并从属性a_i与映射关系b_i中提取相同的词频i(数据库中的一个领域文件集的重复程度)，继而通过上述公式进行计算，生成结果cos(θ)的区间值(-∞，1，+∞)，根据区间值的具体角度值，当区间值对应的角度值越接近1时，即代表该规则的验证吻合度越低，差异大；当区间值对应的角度值越远离1时，即代表该规则的验证吻合度越高，差异小。

在本实施例中，并将所述具有签名的规则验证策略更新至预设的数据库的步骤中，包括：

获取所述规则验证策略对应的脚本替换文件；

对所述脚本替换文件进行解析，从中解析出一个或多个脚本对象，生成脚本更替列表，其中，所述脚本更替列表包括更替版本、更替项目标识组合和更替内容；

根据多个数据库中任一数据库的版本、项目标识和内容，遍历脚本对象列表，基于所述脚本更替列表的一个或多个脚本对象中提取出与所述任一数据库对应的一个或多个所述脚本内容，更新所述预设的数据库。

在本实施例中，系统通过获取规则验证策略中的脚本替换文件，对这些脚本替换文件进行解析，生成一个脚本对象或多个脚本对象，基于这些脚本对象即可生成脚本更替列表(包括更替版本、更替项目标识组合和更替内容，用以新的规则验证策略更替旧的规则验证策略)，同时系统获取数据库中的旧版本、旧项目标识和旧内容，识别这些旧版本、旧项目标识和旧内容中的脚本对象列表，基于脚本更替列表对数据库中的脚本对象列表进行替换更新，以更新生成预先设定的自更新数据库。

参考附图2，为本发明一实施例中一种企业信息采集分析系统，包括：

获取模块10，用于获取业务信息数据和过往信息数据，基于所述业务信息数据和过往信息数据进行数据构建，生成信息数据集；

分类模块20，用于根据信息类型、时间、特征和处理过程对所述信息数据集进行数据标记分类，构建若干个信息数据子集，选取所述业务信息数据和所述过往信息数据作为所述信息数据子集的关联标记，并将所述关联标记存储至对应的所述信息数据子集，其中，所述信息数据子集包括有信息表现层、信息应用层以及信息存储层；

生成模块30，用于对所述关联标记赋予预设规则定义，构建空白验证集，定义所述空白验证集的验证过程，基于所述验证过程在所述空白验证集中设定各个所述关联标记对应的属性和映射关系，将所述信息数据子集代入至所述预设规则定义进行运算推理，生成规则验证策略，其中，所述预设规则定义具体为逻辑推理公式或逻辑函数；

判断模块40，用于判断所述规则验证策略能否实现所述验证过程，若能，则采用基于身份基的签名算法对所述规则验证策略进行签名，捕捉到具有签名的规则验证策略后，根据预设的身份标识对所述具有签名的规则验证策略进行签名校验，接收所述具有签名的规则验证策略，并将所述具有签名的规则验证策略更新至预设的数据库。

在本实施例中，获取模块10通过获取企业的业务信息数据和过往处理的业务信息数据(企业当前季度的税务数据和企业往个季度的税务数据)，基于这些业务信息数据和过往处理的业务信息数据进行数据构建(获取企业当前季度的税务数据的第一数据类别和企业往个季度的税务数据的第二数据类别；从若干个预设的配置单元中获取构建信息数据集所需的配置单元，配置单元依据业务信息数据中的至少一个第一数据类别中具有的共有特征信息，第一数据类别为信息数据集构建流程中的特征集；从若干个预设的流程单元中获取构建信息数据集所需的流程单元，流程单元依据过往信息数据中的至少一个第二数据类别中具有的共有参数信息，第二数据类别为信息数据集构建流程中的属性集)，构建生成信息数据集；分类模块20根据信息数据集的信息类型、信息时间、信息特征和信息处理过程对信息数据集进行数据标记分类，以构建若干个信息数据子集(信息表现层、信息应用层以及信息存储层)，选取企业的业务信息数据和过往处理的业务信息数据作为这些信息数据子集的关联标记(即将企业当前季度的税务数据和企业往个季度的税务数据对应的全部数据进行关联标记，得到属于信息表现层、信息应用层以及信息存储层对应的各个标记数据)，并将这些关联标记存储至对应的信息数据子集中；生成模块30通过对这些关联标记赋予预先设定好的规则定义，并构建空白验证集，定义空白验证集的验证过程，基于该验证过程在空白验证集中设定各个关联标记对应的属性和映射关系，并将具备关联标记的信息数据子集代入至该预先设定好的规则定义中进行运算推理，即可生成规则验证策略(用于验证预先设定的规则定义能否通过关联标记的信息数据子集通过空白验证集进行验证实现)；判断模块40通过判断该规则验证策略能否实现该验证过程，以执行对应的步骤；例如，系统判定到该规则验证策略能够实现该验证过程，则此时系统会采用基于预先录制有的身份基签名算法对该规则验证策略进行签名，在捕捉到签名完成的规则验证策略后，系统根据预先收录有的身份标识对该签名完成的规则验证策略进行签名数据校验，校验完成后接收该签名完成的规则验证策略，并将该签名完成的规则验证策略更新至预先设置好的数据库中，替换上个旧的规则验证策略。

在本实施例中，还包括：

第二获取模块，用于获取所述信息的关联映射数据集，显示所述关联映射数据集映射的信息区域；

过滤模块，用于基于所述信息区域预设的属性过滤器对所述关联映射数据集进行过滤，从所述属性过滤器获得所述信息区域内一个子映射元素对应的子区域或所述信息区域内多个子映射元素对应的多个子区域；

呈现模块，用于根据获得包括每个子区域内的所述子映射元素，呈现与所述每个子区域关联的摘要信息。

在本实施例中，系统通过获取这些信息的关联映射数据集(信息类型子集、信息时间子集、信息特征子集和信息处理过程子集)，继而呈现出这些关联映射数据集映射的信息区域(信息类型对应税务信息数据的类型如：市场主体纳税信息、发票开票信息、申报信息、征收信息、违法违章信息，信息时间对应税务时间数据如：增值税纳税申报期限、消费税纳税申报期限，信息特征对应的税务特征数据如：无偿性、强制性、固定性，信息处理过程对应的税务处理过程如：抄税、抵扣、申报扣税)，基于这些信息区域采用预先设置有的属性过滤器进行过滤，过滤出信息区域内一个映射元素对应的子区域或信息区域内多个映射元素对应的多个子区域(即从信息区域具备的映射元素中过滤出对应的一个或多个子映射元素，每个子映射元素也对应有信息子区域，如：申报税款时，从申报税款的信息区域中即可过滤出多个信息子区域，包括增值税、所得税、城建税、其他附加税、公积金、房产税、车船税、土地使用税、印花税)，基于这些子信息区域对应的子映射元素，呈现每个子信息区域关联的摘要信息(如该子信息区域属于申报增值税的，则呈现摘要信息为增值税；如该子信息区域属于申报车船税的，则呈现摘要信息为车船税)。

在本实施例中，获取模块还包括：

获取单元，用于获取所述业务信息数据的第一数据类别和所述过往信息数据的第二数据类别；

第二获取单元，用于从若干个预设的配置单元中获取构建所述信息数据集所需的配置单元，其中，所述配置单元依据所述业务信息数据中的至少一个所述第一数据类别具有的共有特征信息，所述第一数据类别为所述信息数据集构建流程中的特征集；

第三获取单元，用于从若干个预设的流程单元中获取构建所述信息数据集所需的流程单元，其中，所述流程单元依据所述过往信息数据中的至少一个所述第二数据类别具有的共有参数信息，所述第二数据类别为所述信息数据集构建流程中的属性集；

构建单元，用于依据所述配置单元与所述流程单元的映射关系，调用所述配置单元对应的所述流程单元，按照预设顺序进行参数传递，构建所述信息数据集。

在本实施例中，系统通过获取企业当前季度的税务数据对应的第一数据类别(信息数据集构建过程中的特征集)和企业往个季度的税务数据对应的第二数据类别(信息数据集构建过程中的属性集)，从若干个预先设置有的空白配置单元中获取构建信息数据集所需要的对应数量的配置单元(即企业当前季度的税务数据中至少一个第一数据类别具有的共有特征信息，如：税务信息特征、税务时间特征、税务处理特征)，并从若干个预先设定好的流程单元中获取构建信息数据集所需要的对应数量的流程单元(即企业往个季度的税务数据中至少一个第二数据类别(信息数据集构建过程中的属性集)具有的共有参数信息，如：开票信息、行业负税率、预警税负范围)，而后系统依据配置单元和流程单元之间所具备的连接映射关系，调用各个配置单元和各个流程单元的运作顺序，按照预先设定的顺序进行参数传递(即可使得配置单元能够配合流程单元实现单一功能，如：税务信息特征配合开票信息，实现申报税款功能)，构建由各个信息数据子集合一的信息数据集。

在本实施例中，还包括：

构造模块，用于根据所述企业预设的身份验证内容，生成身份令牌认证消息，构造密钥认证消息；

接收模块，用于向身份认证服务器发送携带有所述身份令牌认证消息的所述密钥认证消息，接收所述身份认证服务器对所述密钥认证消息进行认证后返回的密钥认证结果；

第三获取模块，用于根据所述密钥认证结果，获取所述身份验证内容的身份认证结果。

在本实施例中，系统根据该企业预先设置好的身份验证内容，生成身份验证所需的令牌认证消息，并构造生成密钥认证消息，系统向身份认证服务器发送需要进行身份验证的验证人员所携带有身份令牌认证消息的密钥认证消息，身份认证服务器通过接收该验证人员的身份令牌认证消息，并验证构造生成的密钥认证消息，将该密钥认证消息与预先设定好的身份验证内容进行差异性比对，认证完毕后返回密钥认证结果至验证人员的验证终端处，验证人员可根据密钥认证结果，获取身份验证内容的身份认证结果。

在本实施例中，判断模块还包括：

接收单元，用于基于所述身份标识对应的个人身份信息，接收输入的签名数据样本，其中，所述身份标识为预先录入在所述企业中的执行身份；

判断单元，用于记录并分析接收到的所述签名数据样本是否吻合预设签名笔画数；

执行单元，用于若分析出接收到的所述签名数据样本吻合所述预设签名笔画数，则根据接收到的所述签名数据样本，生成与所述个人身份信息关联的签名验证样本，终止所述签名校验；

第二执行单元，用于若分析出接收到的所述签名数据样本无法吻合所述预设签名笔画数，则重复执行上述步骤直至所述签名数据样本吻合所述预设签名笔画数，终止所述签名校验。

在本实施例中，系统基于预先录入在所述企业中的执行身份，接收到验证人员输入的签名数据样本，记录该签名数据样本并对该签名数据样本进行解析(拆解签名数据样本的多个文本信息为单个文本信息，分析单个文本信息中的文本笔画数，将各个文本信息的笔画数相加，即可得到该签名数据样本的笔画总数)，判断解析的签名数据样本是否吻合预先设定好对应身份的签名笔画数，以执行对应的不同步骤；例如，系统获取到签名数据样本的笔画数为26笔，而该身份对应的笔画数应为26笔，则此时系统会判定该签名数据样本符合预先设定好对应身份的签名笔画数，系统根据接收到的签名数据样本，生成与身份信息关联的签名验证样本，终止所述签名校验；例如，系统获取到签名数据样本的笔画数为25笔，而该身份对应的笔画数应为26笔，则此时系统会判定该签名数据样本不符合预先设定好对应身份的签名笔画数，系统重复执行上述步骤，要求签名者重新签名，直至所述签名数据样本吻合签名笔画数，即可终止签名校验。

在本实施例中，还包括：

算法单元，用于预设规则定义为IF-THEN关系，关系的前件是所述关联标记的集合，关系后件是所述规则验证策略，

所述运算推理采用以下公式：

在本实施例中，a_i为所述关联标记对应的属性，b_i为所述关联标记对应的映射关系，i为从所述关联标记对应的属性和映射关系分别提取关键词的词频，根据cos(θ)夹角余弦判断进行验证吻合分析，当cos(θ)夹角越大时代表吻合差异度越大，若cos(θ)夹角越小时代表吻合相似度越大。

需要说明的是，当构建出来的新规则策略需要进行验证时，通过新建立的空白验证集，将关联标记对应的属性a_i与映射关系b_i代入至空白验证集中，并从属性a_i与映射关系b_i中提取相同的词频i(数据库中的一个领域文件集的重复程度)，继而通过上述公式进行计算，生成结果cos(θ)的区间值(-∞，1，+∞)，根据区间值的具体角度值，当区间值对应的角度值越接近1时，即代表该规则的验证吻合度越低，差异大；当区间值对应的角度值越远离1时，即代表该规则的验证吻合度越高，差异小。

在本实施例中，判断模块还包括：

第四获取单元，用于获取所述规则验证策略对应的脚本替换文件；

解析单元，用于对所述脚本替换文件进行解析，从中解析出一个或多个脚本对象，生成脚本更替列表，其中，所述脚本更替列表包括更替版本、更替项目标识组合和更替内容；

更新单元，用于根据多个数据库中任一数据库的版本、项目标识和内容，遍历脚本对象列表，基于所述脚本更替列表的一个或多个脚本对象中提取出与所述任一数据库对应的一个或多个所述脚本内容，更新所述预设的数据库。

在本实施例中，系统通过获取规则验证策略中的脚本替换文件，对这些脚本替换文件进行解析，生成一个脚本对象或多个脚本对象，基于这些脚本对象即可生成脚本更替列表(包括更替版本、更替项目标识组合和更替内容，用以新的规则验证策略更替旧的规则验证策略)，同时系统获取数据库中的旧版本、旧项目标识和旧内容，识别这些旧版本、旧项目标识和旧内容中的脚本对象列表，基于脚本更替列表对数据库中的脚本对象列表进行替换更新，以更新生成预先设定的自更新数据库。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种企业信息采集分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取业务信息数据和过往信息数据，基于所述业务信息数据和过往信息数据进行数据构建，生成信息数据集，其中，所述业务信息数据和所述过往信息数据具体为税务数据；

根据信息类型、时间、特征和处理过程对所述信息数据集进行数据标记分类，构建若干个信息数据子集，选取所述业务信息数据和所述过往信息数据作为所述信息数据子集的关联标记，并将所述关联标记存储至对应的所述信息数据子集，其中，所述信息数据子集包括有信息表现层、信息应用层以及信息存储层；

对所述关联标记赋予预设规则定义，构建空白验证集，定义所述空白验证集的验证过程，基于所述验证过程在所述空白验证集中设定各个所述关联标记对应的属性和映射关系，将所述信息数据子集代入至所述预设规则定义进行运算推理，生成规则验证策略，其中，所述预设规则定义具体为逻辑推理公式或逻辑函数，所述策略具体为实现所述预设规则验证的具体步骤及其步骤事项；

判断所述规则验证策略能否实现所述验证过程，若能，则采用基于身份基的签名算法对所述规则验证策略进行签名，捕捉到具有签名的规则验证策略后，根据预设的身份标识对所述具有签名的规则验证策略进行签名校验，接收所述具有签名的规则验证策略，并将所述具有签名的规则验证策略更新至预设的数据库；

所述获取业务信息数据和过往信息数据，基于所述业务信息数据和过往信息数据进行数据构建，生成信息数据集的步骤中，包括：

获取所述业务信息数据的第一数据类别和所述过往信息数据的第二数据类别；

从若干个预设的配置单元中获取构建所述信息数据集所需的配置单元，其中，所述配置单元依据所述业务信息数据中的至少一个所述第一数据类别具有的共有特征信息，所述第一数据类别为所述信息数据集构建流程中的特征集；

从若干个预设的流程单元中获取构建所述信息数据集所需的流程单元，其中，所述流程单元依据所述过往信息数据中的至少一个所述第二数据类别具有的共有参数信息，所述第二数据类别为所述信息数据集构建流程中的属性集；

依据所述配置单元与所述流程单元的映射关系，调用所述配置单元对应的所述流程单元，按照预设顺序进行参数传递，构建所述信息数据集。

2.根据权利要求1所述的一种企业信息采集分析方法，其特征在于，所述根据信息类型、时间、特征和处理过程对所述信息数据集进行数据标记分类的步骤前，包括：

获取所述信息的关联映射数据集，显示所述关联映射数据集映射的信息区域；

基于所述信息区域预设的属性过滤器对所述关联映射数据集进行过滤，从所述属性过滤器获得所述信息区域内一个子映射元素对应的子区域或所述信息区域内多个子映射元素对应的多个子区域；

根据获得包括每个子区域内的所述子映射元素，呈现与所述每个子区域关联的摘要信息。

3.根据权利要求1所述的一种企业信息采集分析方法，其特征在于，所述则采用基于身份基的签名算法对所述规则验证策略进行签名的步骤前，包括：

根据所述企业预设的身份验证内容，生成身份令牌认证消息，构造密钥认证消息；

向身份认证服务器发送携带有所述身份令牌认证消息的所述密钥认证消息，接收所述身份认证服务器对所述密钥认证消息进行认证后返回的密钥认证结果；

根据所述密钥认证结果，获取所述身份验证内容的身份认证结果。

4.根据权利要求1所述的一种企业信息采集分析方法，其特征在于，所述根据预设的身份标识对所述具有签名的规则验证策略进行签名校验的步骤中，包括：

基于所述身份标识对应的个人身份信息，接收输入的签名数据样本，其中，所述身份标识为预先录入在所述企业中的执行身份；

记录并分析接收到的所述签名数据样本是否吻合预设签名笔画数；

若分析出接收到的所述签名数据样本吻合所述预设签名笔画数，则根据接收到的所述签名数据样本，生成与所述个人身份信息关联的签名验证样本，终止所述签名校验；

若分析出接收到的所述签名数据样本无法吻合所述预设签名笔画数，则重复执行上述步骤直至所述签名数据样本吻合所述预设签名笔画数，终止所述签名校验。

5.根据权利要求1所述的一种企业信息采集分析方法，其特征在于，所述预设规则定义为IF-THEN关系，关系的前件是所述关联标记的集合，关系后件是所述规则验证策略，

所述运算推理采用以下公式:其中a_i为所述关联标记对应的属性,b_i为所述关联标记对应的映射关系，i为从所述关联标记对应的属性和映射关系分别提取关键词的词频，根据夹角余弦判断进行验证吻合分析，当夹角越大时代表吻合差异度越大，若夹角越小时代表吻合相似度越大。

6.根据权利要求1所述的一种企业信息采集分析方法，其特征在于，所述并将所述具有签名的规则验证策略更新至预设的数据库的步骤中，包括：

获取所述规则验证策略对应的脚本替换文件；

对所述脚本替换文件进行解析，从中解析出一个或多个脚本对象，生成脚本更替列表，其中，所述脚本更替列表包括更替版本、更替项目标识组合和更替内容；

根据多个数据库中任一数据库的版本、项目标识和内容，遍历脚本对象列表，基于所述脚本更替列表的一个或多个脚本对象中提取出与所述任一数据库对应的一个或多个脚本内容，更新所述预设的数据库。

7.一种企业信息采集分析系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取业务信息数据和过往信息数据，基于所述业务信息数据和过往信息数据进行数据构建，生成信息数据集；所述生成信息数据集的具体步骤包括：

获取所述业务信息数据的第一数据类别和所述过往信息数据的第二数据类别；从若干个预设的配置单元中获取构建所述信息数据集所需的配置单元，其中，所述配置单元依据所述业务信息数据中的至少一个所述第一数据类别具有的共有特征信息，所述第一数据类别为所述信息数据集构建流程中的特征集；从若干个预设的流程单元中获取构建所述信息数据集所需的流程单元，其中，所述流程单元依据所述过往信息数据中的至少一个所述第二数据类别具有的共有参数信息，所述第二数据类别为所述信息数据集构建流程中的属性集；依据所述配置单元与所述流程单元的映射关系，调用所述配置单元对应的所述流程单元，按照预设顺序进行参数传递，构建所述信息数据集；

分类模块，用于根据信息类型、时间、特征和处理过程对所述信息数据集进行数据标记分类，构建若干个信息数据子集，选取所述业务信息数据和所述过往信息数据作为所述信息数据子集的关联标记，并将所述关联标记存储至对应的所述信息数据子集，其中，所述信息数据子集包括有信息表现层、信息应用层以及信息存储层；

生成模块，用于对所述关联标记赋予预设规则定义，构建空白验证集，定义所述空白验证集的验证过程，基于所述验证过程在所述空白验证集中设定各个所述关联标记对应的属性和映射关系，将所述信息数据子集代入至所述预设规则定义进行运算推理，生成规则验证策略，其中，所述预设规则定义具体为逻辑推理公式或逻辑函数；

判断模块，用于判断所述规则验证策略能否实现所述验证过程，若能，则采用基于身份基的签名算法对所述规则验证策略进行签名，捕捉到具有签名的规则验证策略后，根据预设的身份标识对所述具有签名的规则验证策略进行签名校验，接收所述具有签名的规则验证策略，并将所述具有签名的规则验证策略更新至预设的数据库。

8.根据权利要求7所述的一种企业信息采集分析系统，其特征在于，还包括：

第二获取模块，用于获取所述信息的关联映射数据集，显示所述关联映射数据集映射的信息区域；

过滤模块，用于基于所述信息区域预设的属性过滤器对所述关联映射数据集进行过滤，从所述属性过滤器获得所述信息区域内一个子映射元素对应的子区域或所述信息区域内多个子映射元素对应的多个子区域；

呈现模块，用于根据获得包括每个子区域内的所述子映射元素，呈现与所述每个子区域关联的摘要信息。

9.根据权利要求7所述的一种企业信息采集分析系统，其特征在于，所述获取模块还包括：

获取单元，用于获取所述业务信息数据的第一数据类别和所述过往信息数据的第二数据类别；

第二获取单元，用于从若干个预设的配置单元中获取构建所述信息数据集所需的配置单元，其中，所述配置单元依据所述业务信息数据中的至少一个所述第一数据类别具有的共有特征信息，所述第一数据类别为所述信息数据集构建流程中的特征集；

第三获取单元，用于从若干个预设的流程单元中获取构建所述信息数据集所需的流程单元，其中，所述流程单元依据所述过往信息数据中的至少一个所述第二数据类别具有的共有参数信息，所述第二数据类别为所述信息数据集构建流程中的属性集；

构建单元，用于依据所述配置单元与所述流程单元的映射关系，调用所述配置单元对应的所述流程单元，按照预设顺序进行参数传递，构建所述信息数据集。

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