CN116186414B - 一种实体画像调度系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种实体画像调度系统及方法,所述系统包括:政府部门节点、企业节点、事业单位节点和互联网节点,分别用于收集用于构建实体画像的数据;数据预处理节点,用于对用于构建实体画像的数据进行去重和去噪处理;数据融合节点,用于基于预设的多种实体画像数据模型,对处理后数据进行融合;数据栅格化节点,用于对融合后数据进行栅格化处理,得到栅格数据,并按照实体的类型将栅格数据分为多种实体画像数据;数据调度节点,用于响应于接收到至少1个数据请求节点的数据请求,基于数据请求节点与实体画像数据之间的对应关系,确定与每一个数据请求节点对应的实体画像数据,能够为数据请求节点快速提供有效的实体画像数据。
Description
技术领域
本公开涉及大数据技术领域,尤其涉及一种实体画像调度系统及方法。
背景技术
随着互联网科技高速发展,各种信息成指数快速地增长。与能源不同,信息不会因为被使用而消耗,只会越用丰富,目前各信息系统均独立地面向不同用户,没有有效地进行信息交流融合,信息孤岛越建越多,造成极大的资源浪费。
“信息栅格”能将分散在不同物理空间中的信息资源虚拟至一个复杂的、巨大的单一系统,搭建点对点的信息共享环境。这里的信息不仅包括计算机和网页,还包括各种信息资源。信息就像围棋棋盘上的棋子,网络像棋盘上的线条,整个系统就叫做“栅格”。
“信息栅格”技术的发展为构建实体画像模型奠定了技术基础。实体画像模型是根据网络中海量的实体信息抽象出的一个复合业务逻辑的、充分描述实体的科学模型,通过给用户、企业、事件等实体进行全维度的数据标签定义和分类,把这些信息以科学的方式整合起来就构成了实体画像模型。精准的实体画像模型能够有效帮助政府、企业、个人开展分析、营销、预测等各项活动,辅助业务决策。因此,如何构建有效的实体画像并将实体画像有效地分配至政府、企业、个人是亟待解决的问题。
发明内容
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题,本公开的实施例提供了一种实体画像调度系统及方法。
第一方面,本公开的实施例提供了一种实体画像调度系统,其特征在于,包括:
政府部门节点、企业节点、事业单位节点和互联网节点,分别用于收集用于构建实体画像的数据,并实时发送至数据预处理节点;
数据预处理节点,用于对用于构建实体画像的数据进行去重和去噪处理,并将处理后数据发送至数据融合节点;
数据融合节点,用于基于预设的多种实体画像数据模型,对处理后数据中的结构化数据和非结构化数据进行融合,并将融合后数据发送至栅格化节点;
数据栅格化节点,用于对融合后数据进行栅格化处理,得到栅格数据,并按照实体的类型将栅格数据分为多种实体画像数据,并将所述多种实体画像数据存储至预设数据库;
数据调度节点,用于响应于接收到至少1个数据请求节点的数据请求,基于数据请求节点与实体画像数据之间的对应关系,确定与每一个数据请求节点对应的实体画像数据,并发送至每一个数据请求节点。
在一种可能的实施方式中,所述实体画像调度系统还包括网关节点,所述数据调度节点还用于:
响应于接收到至少1个数据请求节点的数据请求,基于数据请求节点与实体画像数据之间的对应关系,确定与每一个数据请求节点对应的实体画像数据;
对比不同数据请求节点分别对应的实体画像数据,对不同数据请求节点中类型相同的实体画像数据进行合并;
从预设数据库中提取合并后实体画像数据,并发送至网关节点;
网关节点根据合并后实体画像数据,组合与每一个数据请求节点对应的实体画像数据,发送至每一个数据请求节点。
在一种可能的实施方式中,所述网关节点和每一个数据请求节点均接入云平台。
在一种可能的实施方式中,所述网关节点还用于:
响应于接收到数据请求节点发送的数据请求,对所述数据请求进行权限验证;
响应于所述数据请求未通过权限验证,向与所述数据请求对应的数据请求节点返回未通过权限验证的结果。
在一种可能的实施方式中,所述实体画像数据模型包括人口画像栅格数据模型、事件画像栅格数据模型和企业画像栅格数据模型中的至少两种。
在一种可能的实施方式中,所述政府部门节点、企业节点、事业单位节点和互联网节点,分别用于基于预设的多种实体画像数据模型的标签收集用于构建实体画像的数据,其中,所述标签从实体所对应的关键词中抽取。
在一种可能的实施方式中,所述数据请求节点包括政府部门节点、企业节点和事业单位节点中的至少一种。
在一种可能的实施方式中,所述数据调度节点还用于:
实时监控每个数据请求节点对数据调度节点的数据请求状态;
控制数据请求状态符合预设条件的数据请求节点,关闭对数据请求节点进行数据请求的接口,其中,所述预设条件为停止请求状态。
在一种可能的实施方式中,所述数据请求节点还用于:
在向数据调度节点发送数据请求之前,查询在本地是否已存储与所述数据请求对应的实体画像数据;
响应于在本地已存储与所述数据请求对应的实体画像数据,直接在本地获取与所述数据请求对应的实体画像数据。
第二方面,本公开的实施例提供了一种实体画像调度方法,所述方法包括:
政府部门节点、企业节点和事业单位节点分别收集用于构建实体画像的数据,并实时发送至数据预处理节点;
数据预处理节点对用于构建实体画像的数据进行去重和去噪处理,并将处理后数据发送至数据融合节点;
数据融合节点基于预设的多种实体画像数据模型,对处理后数据中的结构化数据和非结构化数据进行融合,并将融合后数据发送至栅格化节点;
数据栅格化节点对融合后数据进行栅格化处理,得到栅格数据,并按照实体的类型将栅格数据分为多种实体画像数据,并将所述多种实体画像数据存储至预设数据库;
数据调度节点响应于接收到至少1个数据请求节点的数据请求,基于数据请求节点与实体画像数据之间的对应关系,确定与每一个数据请求节点对应的实体画像数据,并发送至每一个数据请求节点。
本公开实施例提供的上述技术方案与现有技术相比至少具有如下优点的部分或全部:
本公开实施例所述的实体画像调度系统,包括:政府部门节点、企业节点、事业单位节点和互联网节点,分别用于收集用于构建实体画像的数据,并实时发送至数据预处理节点;数据预处理节点,用于对用于构建实体画像的数据进行去重和去噪处理,并将处理后数据发送至数据融合节点;数据融合节点,用于基于预设的多种实体画像数据模型,对处理后数据中的结构化数据和非结构化数据进行融合,并将融合后数据发送至栅格化节点;数据栅格化节点,用于对融合后数据进行栅格化处理,得到栅格数据,并按照实体的类型将栅格数据分为多种实体画像数据,并将所述多种实体画像数据存储至预设数据库;数据调度节点,用于响应于接收到至少1个数据请求节点的数据请求,基于数据请求节点与实体画像数据之间的对应关系,确定与每一个数据请求节点对应的实体画像数据,并发送至每一个数据请求节点,能够为数据请求节点快速提供有效的实体画像数据。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示意性示出了根据本公开实施例的实体画像调度系统的结构示意图;
图2示意性示出了根据本公开实施例的以实体为事件的实体画像数据的计算流程示意图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本公开实施例中的附图,对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本公开的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本公开保护的范围。
参见图1,本公开的实施例提供了一种实体画像调度系统,包括:
政府部门节点、企业节点、事业单位节点和互联网节点,分别用于收集用于构建实体画像的数据,并实时发送至数据预处理节点;
数据预处理节点,用于对用于构建实体画像的数据进行去重和去噪处理,并将处理后数据发送至数据融合节点;
数据融合节点,用于基于预设的多种实体画像数据模型,对处理后数据中的结构化数据和非结构化数据进行融合,并将融合后数据发送至栅格化节点;
数据栅格化节点,用于对融合后数据进行栅格化处理,得到栅格数据,并按照实体的类型将栅格数据分为多种实体画像数据,并将所述多种实体画像数据存储至预设数据库;
数据调度节点,用于响应于接收到至少1个数据请求节点的数据请求,基于数据请求节点与实体画像数据之间的对应关系,确定与每一个数据请求节点对应的实体画像数据,并发送至每一个数据请求节点。
在一些实施例中,所述网关节点和每一个数据请求节点均接入云平台。
在一些实施例中,政府部门节点、企业节点、事业单位节点和互联网节点收集的数据均包括视频监控数据、地理信息系统数据、物联网数据、业务应用系统数据,其中,在数据预处理模块中,对视频监控数据、地理信息系统数据、物联网数据、业务应用系统数据中的至少一种数据可以直接进行整合、图层叠加、预览、渲染等,并将预处理后的视频监控数据分为静态数据和动态数据输入实体画像模型中,对视频监控数据、地理信息系统数据、物联网数据、业务应用系统数据中的至少一种数据还可以先存储至预设的隔离区,再发送至数据预处理模块中,或者由数据预处理模块从隔离区直接调取;对视频监控数据、地理信息系统数据、物联网数据、业务应用系统数据中的至少一种数据还可以先进行数据集成处理,再发送至存储模块,根据数据的不同属性,将数据存储至文件系统存储区域、分布式非关系型数据库、块存储区和对象存储区,并将存储的数据分为静态数据和动态数据输入至数据融合模块;对视频监控数据、地理信息系统数据、物联网数据、业务应用系统数据中的至少一种数据还可以以实时消息的形式发送至数据集成模块、存储模块和数据预处理模块中的一种,对于数据中的历史数据可以按照文件传输协议或数据库连接方式进行传输,对于增量数据进行以实时消息发送;互联网节点通过网络爬虫获取的数据发送至存储模块,进行存储;对于在存储模块存储的数据按照预设的嵌套标准管控数据完整性、数据正确性和数据时效性。
在一些实施例中,数据融合节点用于将来源于不同数据源的数据按照预先建立好的人口画像模型进行重新组合,对结构化(数据表)、非结构化(证书文本)数据进行融合。
在一些实施例中,所述实体画像调度系统还包括网关节点,所述数据调度节点还用于:
响应于接收到至少1个数据请求节点的数据请求,基于数据请求节点与实体画像数据之间的对应关系,确定与每一个数据请求节点对应的实体画像数据;
对比不同数据请求节点分别对应的实体画像数据,对不同数据请求节点中类型相同的实体画像数据进行合并;
从预设数据库中提取合并后实体画像数据,并发送至网关节点;
网关节点根据合并后实体画像数据,组合与每一个数据请求节点对应的实体画像数据,发送至每一个数据请求节点。
在一些实施例中,所述网关节点还用于:
响应于接收到数据请求节点发送的数据请求,对所述数据请求进行权限验证;
响应于所述数据请求未通过权限验证,向与所述数据请求对应的数据请求节点返回未通过权限验证的结果。
在一种可能的实施方式中,所述政府部门节点、企业节点、事业单位节点和互联网节点,分别用于基于预设的多种实体画像数据模型的标签收集用于构建实体画像的数据,其中,所述标签从实体所对应的关键词中抽取。
在一些实施例中,在实体为人口的情况下,人口对应的关键词包含描述一个人的身份证件信息、出生信息、生理体征信息、死亡信息、户籍信息、婚姻信息、联系信息、实物资产等关键信息。人口画像数据模型的标签简单举例子有性别(男、女)、婚姻状态(已婚、未婚)、学历(小学、本科、研究生)等,依据确定描述人物实体的重要标识进行标签抽取。
在一些实施例中,所述数据请求节点包括政府部门节点、企业节点和事业单位节点中的至少一种。
在一些实施例中,所述数据调度节点还用于:
实时监控每个数据请求节点对数据调度节点的数据请求状态;
控制数据请求状态符合预设条件的数据请求节点,关闭对数据请求节点进行数据请求的接口,其中,所述预设条件为停止请求状态。
在一种可能的实施方式中,所述数据请求节点还用于:
在向数据调度节点发送数据请求之前,查询在本地是否已存储与所述数据请求对应的实体画像数据;
响应于在本地已存储与所述数据请求对应的实体画像数据,直接在本地获取与所述数据请求对应的实体画像数据。
在一些实施例中,所述实体画像数据模型包括人口画像栅格数据模型、事件画像栅格数据模型和企业画像栅格数据模型中的至少两种,所述实体包括人口、事件和企业中的至少两种,所述实体画像包括人口画像、事件画像和企业画像中的至少两种。
在一些实施例中,以实体为人口为例,人口画像融合服务对人进行立体多维度的数据画像,用数据完整的、精准的表达出个人信息与特征。因此,在智慧城市建设中,城市综合治理、城市指挥调度、城市金融服务等方面都对人口画像融合服务提出了迫切的需求,人口画像融合服务能够辅助政府和企业实现对城市居民的立体化管理和精准化服务,其中,人口画像数据通过以下步骤得到:
根据人口画像模型的信息描述,确定人口对应的关键词;
基于关键词抽取人口画像模型标签;
依据标签,通过信息栅格技术,从政府部门节点、企事业单位节点或互联网节点进行相关系统对接和数据的采集工作;
针对不同的数据源,通过不同的数据采集模块,接入到不同数据源的数据接口,采集原始数据;
汇聚采集到的人口画像数据,进行实时处理,包括去重、去除无关数据等步骤;
融合数据并基于人口画像模型实现人口画像融合。
在一些实施例中,以实体为事件为例,信息资源平台旨在根据城市业务规则和管理需求,完成业务流程梳理与优化,完成空间信息栅格的设计与建设,通过信息资源平台实现人口、法人、宏观经济、地理信息及各委办局等数据管理,实现网络、感知(视频、各类传感器等)、计算存储等各类信息资源管理,实现流程驱动的信息按需聚合,精准构建综治事件画像模型,其中,参见图2,事件画像数据通过以下步骤得到:
信息资源通过资源封装器,按需聚合到空间信息栅格管理平台;
通过大数据支撑平台提供的流程引擎、物联网引擎、消息队列等工具,点对点的对接相关委办局业务系统,将社会综合治理涉及的公安、执法、民政、人口等各类信息资源从各委办局节点进行聚合,形成信息栅格网,同时将各类信息资源进行栅格化管理,实现节点间信息资源的无缝流转与对接;
基于预先建立的综治事件模型,精准构建综治事件画像模型,实现大数据研判后的舆情预警;
通过栅格计算的方式,保证数据的真实鲜活,实现综治事件的发现即处理,在群众投诉业务场景下,网格员接到群众投诉后核实信息上报给街、镇受理员进行受理立案,流程驱动将涉及到的各委办局节点重点场所信息、城管、环保信息动态接入到城管中心。
在一些实施例中,以实体为企业为例,某工业园区基于新型智慧城市大数据支撑平台搭建应用平台,需求是掌握辖区的工业经济运行状态、科学地分析工业企业质量效益、精准地淘汰低端低效落后产能、合理地提高资源综合利用效率、精准扶持潜力产业,进而提升地方产业转型升级。工业园区平台通过信息栅格支撑平台的流程引擎、消息队列、物联网引擎等工具,点对点的对接相关委办局、企业业务系统,将来自政府、企业以及第三方节点上的数据等信息资源进行聚合,为园区投资项目进行动全生命周期动态跟踪、企业画像等业务提供所需信息资源,形成信息栅格网,实现将信息资源进行栅格化管理,同时保证了各节点间信息的无缝流转与对接,其中,企业画像数据通过以下步骤得到:
各企业提供企业经营的基础信息数据,政府部门提供有关企业税务、项目补贴等涉企数据,通过信息聚合完善企业各方面相关数据形成企业画像,同时,信息栅格化边缘计算的能力能够提供更多的风控模型、金融模型等为企业及金融机构提供精确有效的运算结果。
在本实施例中,实体画像模型信息全维度定义和汇聚、栅格节点信息点对点互联不易阻塞,能够实现为数据请求节点提供有效的画像数据。
本公开的实施例还提供了一种实体画像调度方法,所述方法包括:
政府部门节点、企业节点和事业单位节点分别收集用于构建实体画像的数据,并实时发送至数据预处理节点;
数据预处理节点对用于构建实体画像的数据进行去重和去噪处理,并将处理后数据发送至数据融合节点;
数据融合节点基于预设的多种实体画像数据模型,对处理后数据中的结构化数据和非结构化数据进行融合,并将融合后数据发送至栅格化节点;
数据栅格化节点对融合后数据进行栅格化处理,得到栅格数据,并按照实体的类型将栅格数据分为多种实体画像数据,并将所述多种实体画像数据存储至预设数据库;
数据调度节点响应于接收到至少1个数据请求节点的数据请求,基于数据请求节点与实体画像数据之间的对应关系,确定与每一个数据请求节点对应的实体画像数据,并发送至每一个数据请求节点。
在一些实施例中,所述实体画像调度系统还包括网关节点,所述方法还包括:
所述数据调度节点响应于接收到至少1个数据请求节点的数据请求,基于数据请求节点与实体画像数据之间的对应关系,确定与每一个数据请求节点对应的实体画像数据;
对比不同数据请求节点分别对应的实体画像数据,对不同数据请求节点中类型相同的实体画像数据进行合并;
从预设数据库中提取合并后实体画像数据,并发送至网关节点;
网关节点根据合并后实体画像数据,组合与每一个数据请求节点对应的实体画像数据,发送至每一个数据请求节点。
在一些实施例中,所述方法还包括:
所述网关节点响应于接收到数据请求节点发送的数据请求,对所述数据请求进行权限验证;
响应于所述数据请求未通过权限验证,向与所述数据请求对应的数据请求节点返回未通过权限验证的结果。
在一些实施例中,所述方法还包括:
所述政府部门节点、企业节点、事业单位节点和互联网节点,分别基于预设的多种实体画像数据模型的标签收集用于构建实体画像的数据,其中,所述标签从实体所对应的关键词中抽取。
在一些实施例中,所述方法还包括:
所述数据调度节点实时监控每个数据请求节点对数据调度节点的数据请求状态;
控制数据请求状态符合预设条件的数据请求节点,关闭对数据请求节点进行数据请求的接口,其中,所述预设条件为停止请求状态。
在一些实施例中,所述方法还包括:
所述数据请求节点在向数据调度节点发送数据请求之前,查询在本地是否已存储与所述数据请求对应的实体画像数据;
响应于在本地已存储与所述数据请求对应的实体画像数据,直接在本地获取与所述数据请求对应的实体画像数据。
需要说明的是,在本文中,诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本公开的具体实施方式,使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本公开将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (9)
1.一种实体画像调度系统,其特征在于,包括:
政府部门节点、企业节点、事业单位节点和互联网节点,分别用于收集用于构建实体画像的数据,并实时发送至数据预处理节点;
数据预处理节点,用于对用于构建实体画像的数据进行去重和去噪处理,并将处理后数据发送至数据融合节点;
数据融合节点,用于基于预设的多种实体画像数据模型,对处理后数据中的结构化数据和非结构化数据进行融合,并将融合后数据发送至栅格化节点;
数据栅格化节点,用于对融合后数据进行栅格化处理,得到栅格数据,并按照实体的类型将栅格数据分为多种实体画像数据,并将所述多种实体画像数据存储至预设数据库;
数据调度节点,用于响应于接收到至少1个数据请求节点的数据请求,基于数据请求节点与实体画像数据之间的对应关系,确定与每一个数据请求节点对应的实体画像数据,并发送至每一个数据请求节点,
其中,所述实体画像调度系统还包括网关节点,所述数据调度节点还用于:
响应于接收到至少1个数据请求节点的数据请求,基于数据请求节点与实体画像数据之间的对应关系,确定与每一个数据请求节点对应的实体画像数据;
对比不同数据请求节点分别对应的实体画像数据,对不同数据请求节点中类型相同的实体画像数据进行合并;
从预设数据库中提取合并后实体画像数据,并发送至网关节点;
网关节点根据合并后实体画像数据,组合与每一个数据请求节点对应的实体画像数据,发送至每一个数据请求节点。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述网关节点和每一个数据请求节点均接入云平台。
3.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述网关节点还用于:
响应于接收到数据请求节点发送的数据请求,对所述数据请求进行权限验证;
响应于所述数据请求未通过权限验证,向与所述数据请求对应的数据请求节点返回未通过权限验证的结果。
4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述实体画像数据模型包括人口画像栅格数据模型、事件画像栅格数据模型和企业画像栅格数据模型中的至少两种。
5.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述政府部门节点、企业节点、事业单位节点和互联网节点,分别用于基于预设的多种实体画像数据模型的标签收集用于构建实体画像的数据,其中,所述标签从实体所对应的关键词中抽取。
6.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述数据请求节点包括政府部门节点、企业节点和事业单位节点中的至少一种。
7.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述数据调度节点还用于:
实时监控每个数据请求节点对数据调度节点的数据请求状态;
控制数据请求状态符合预设条件的数据请求节点,关闭对数据请求节点进行数据请求的接口,其中,所述预设条件为停止请求状态。
8.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述数据请求节点还用于:
在向数据调度节点发送数据请求之前,查询在本地是否已存储与所述数据请求对应的实体画像数据;
响应于在本地已存储与所述数据请求对应的实体画像数据,直接在本地获取与所述数据请求对应的实体画像数据。
9.一种实体画像调度方法,其特征在于,所述方法包括:
政府部门节点、企业节点和事业单位节点分别收集用于构建实体画像的数据,并实时发送至数据预处理节点;
数据预处理节点对用于构建实体画像的数据进行去重和去噪处理,并将处理后数据发送至数据融合节点;
数据融合节点基于预设的多种实体画像数据模型,对处理后数据中的结构化数据和非结构化数据进行融合,并将融合后数据发送至栅格化节点;
数据栅格化节点对融合后数据进行栅格化处理,得到栅格数据,并按照实体的类型将栅格数据分为多种实体画像数据,并将所述多种实体画像数据存储至预设数据库;
数据调度节点响应于接收到至少1个数据请求节点的数据请求,基于数据请求节点与实体画像数据之间的对应关系,确定与每一个数据请求节点对应的实体画像数据,并发送至每一个数据请求节点,
其中,所述实体画像调度系统还包括网关节点,所述数据调度节点还用于:
响应于接收到至少1个数据请求节点的数据请求,基于数据请求节点与实体画像数据之间的对应关系,确定与每一个数据请求节点对应的实体画像数据;
对比不同数据请求节点分别对应的实体画像数据,对不同数据请求节点中类型相同的实体画像数据进行合并;
从预设数据库中提取合并后实体画像数据,并发送至网关节点;
网关节点根据合并后实体画像数据,组合与每一个数据请求节点对应的实体画像数据,发送至每一个数据请求节点。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111163482A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-15 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 数据的处理方法、设备及存储介质 |
CN112949997A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-06-11 | 上海营邑城市规划设计股份有限公司 | 用于城市规划设计中的社区画像的系统和方法 |
WO2023029508A1 (zh) * | 2021-08-30 | 2023-03-09 | 康键信息技术(深圳)有限公司 | 基于用户画像的页面生成方法、装置、设备及介质 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108446293B (zh) * | 2018-01-22 | 2020-12-15 | 中电海康集团有限公司 | 一种基于城市多源异构数据构建城市画像的方法 |
CN109815257A (zh) * | 2019-01-16 | 2019-05-28 | 四川驹马科技有限公司 | 可伸缩实时高可用画像算法服务方法及其系统 |
CN114429265A (zh) * | 2021-12-07 | 2022-05-03 | 北京比格大数据有限公司 | 一种基于栅格技术的企业画像服务构建方法、装置及设备 |
-
2023
- 2023-03-31 CN CN202310337493.7A patent/CN116186414B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111163482A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-15 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 数据的处理方法、设备及存储介质 |
CN112949997A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-06-11 | 上海营邑城市规划设计股份有限公司 | 用于城市规划设计中的社区画像的系统和方法 |
WO2023029508A1 (zh) * | 2021-08-30 | 2023-03-09 | 康键信息技术(深圳)有限公司 | 基于用户画像的页面生成方法、装置、设备及介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
基于大数据平台的企业画像研究综述;田娟;朱定局;杨文翰;;计算机科学(第S2期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN116186414A (zh) | 2023-05-30 |
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