CN116644102A - 投资对象的智能遴选方法、系统终端及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种投资对象的智能遴选方法、系统终端及计算机可读存储介质，属于企业遴选的技术领域，该遴选方法包括获取待投资项目信息，并在预设的企业库中初步筛选符合待投资项目信息的企业，而后基于初步筛选后的企业，构建企业集；而后获取N次的筛选信息，N为大于0的自然数，并确定每次筛选信息代表的筛选类型；而后在企业集中按照预设筛选规则，再次筛选符合筛选类型的企业信息，其中，筛选次数为N次，筛选类型与筛选规则呈一一映射关系，并调取并显示筛选后的企业信息。由于通过待投资项目信息、筛选信息与企业库三者的关联，可以使得投资人获得精准的投资对象信息，直接缩小了选择范围，从而能够使得投资人快速找到合适的投资对象。
Description
技术领域
本申请涉及企业遴选的技术领域，尤其是涉及一种投资对象的智能遴选方法、系统终端及计算机可读存储介质。
背景技术
目前，许多发展中的企业在经营到一定程度，均需要融资，以使得企业更进一步发展；在企业融资的过程中，是企业与投资人双向匹配的过程，企业既挑选投资人，投资人也挑选企业。
相关技术中，投资人一般是通过朋友推荐、行业调研、创投新闻报道等方式主动寻找投资对象或者是被动等待投资对象主动联系。对于投资人来说，不管是采取上述主动方式，亦或是采取被动的方式，寻找合适的投资对象的周期都比较长，无法在短期内寻找到合适的投资对象。
发明内容
为了能够使得投资人快速找到合适的投资对象，本申请提供一种投资对象的智能遴选方法、系统终端及计算机可读存储介质。
第一方面，本申请提供的一种投资对象的智能遴选方法，采用如下技术方案：
一种投资对象的智能遴选方法，包括：
获取待投资项目信息；
在预设的企业库中初步筛选符合所述待投资项目信息的企业；
基于初步筛选后的企业，构建企业集；
获取N次的筛选信息，N为大于0的自然数；
确定每次所述筛选信息代表的筛选类型；
在所述企业集中按照预设筛选规则，再次筛选符合所述筛选类型的企业信息，其中，筛选次数为N次，所述筛选类型与所述筛选规则呈一一映射关系；
调取并显示筛选后的企业信息。
通过采用上述技术方案，首先是根据待投资项目信息初步在企业库中筛选与待投资项目匹配的企业，所有的企业构成企业集，而后再根据接收的筛选信息的筛选类型，在企业集中再次筛选与筛选类型匹配的企业，从而显示该企业；由于通过待投资项目信息、筛选信息与企业库三者的关联，直接可以使得投资人获得精准的投资对象信息，直接缩小了选择范围，从而能够使得投资人快速找到合适的投资对象。
可选的，所述筛选类型包括研发、风险和技术；
研发类型对应的所述筛选规则包括调取研发占比在第一阈值以上的企业；
风险类型对应的所述筛选规则包括调取风险条数在第二阈值以下的企业；
技术类型对应的所述筛选规则包括调取专利数量在第三阈值以上的企业。
可选的，所述调取并显示筛选后的企业信息之后包括：
接收距离筛选指令；
基于所述距离筛选指令，在所述企业库中调取投资人所在企业的地址和每个筛选后的企业的地址；
基于电子地图，生成每个筛选后的企业至投资人所在企业的实际距离；
按照所述实际距离从大到小的顺序，对筛选后的企业进行排序；
显示重新排序的筛选后的企业信息。
通过采用上述技术方案，通过直接显示筛选后的企业与投资人所在企业的实际距离，可以便于投资人选择比较近的企业进行实地考察。
可选的，所述调取并显示筛选后的企业信息之后包括：
接收第m级查询指令，其中，m为自然数，且从1到n顺序取值；
确定所述第m级查询指令的类型；
基于第m级查询指令类型，显示所属的第m+1级信息。
通过采用上述技术方案，在确定意向投资对象后，可以查看该企业下的详细信息，从而进一步确认该企业的条件。
可选的，在调取筛选后的企业信息后,按照预设评分高至低的优先级显示所述筛选后的企业信息。
通过采用上述技术方案，评分高的通常是知名公司,通过以优先级的形式显示企业信息,可以使得知名公司排在前列,从而更加方便投资人的筛选。
可选的，在筛选类型至少两个时，评分指的是两个以上筛选类型得分值之和；在筛选类型为1个时，评分为对应筛选类型的得分值；其中，专利数量越多评分越高，风险条数越少评分越高，研发占比越高评分越高。
可选的，所述遴选方法还包括：
接收对比指令；
基于所述对比指令，获取A企业的企业信息和B企业的企业信息，所述A企业和所述B企业来自所述筛选后的企业；
按照预设的对比维度显示对比数据。
通过采用上述技术方案，通过选择筛选后的企业中的两个企业进行对比，并按照预设的对比维度显示对比数据，从而使得投资人对两企业的数据能够有更直观的感受，较为容易得出各自企业的亮点。
第二方面，本申请提供了一种投资对象的智能遴选系统，采用如下技术方案：
一种投资对象的智能遴选系统，包括：
待投资项目信息获取模块，用于获取待投资项目信息；
筛选模块，用于在预设的企业库中初步筛选符合所述待投资项目信息的企业；
企业集构建模块，基于初步筛选后的企业，构建企业集；
筛选信息获取模块，用于获取N次的筛选信息，N为大于0的自然数；
类型判断模块，用于确定每次所述筛选信息代表的筛选类型；
所述筛选模块在所述企业集中按照预设筛选规则，再次筛选符合所述筛选类型的企业信息，其中，筛选次数为N次，所述筛选类型与所述筛选规则呈一一映射关系；
调取模块，用于调取筛选后的企业信息；
显示模块，用于显示所述筛选后的企业信息。
通过采用上述技术方案，首先筛选模块是根据待投资项目信息初步在企业库中筛选与待投资项目匹配的企业，所有的企业构成企业集，而后筛选模块再根据接收的筛选信息的筛选类型，在企业集中再次筛选与筛选类型匹配的企业，显示模块显示该企业；由于通过待投资项目信息、筛选信息与企业库三者的关联，直接可以使得投资人获得精准的投资对象信息，直接缩小了选择范围，从而能够使得投资人快速找到合适的投资对象。
第三方面，本申请提供了一种终端，采用如下技术方案：
一种终端，包括：
存储器，存储有投资对象的智能遴选程序；
处理器，用于执行所述存储器上存储的投资对象的智能遴选程序，以实现上述所述投资对象的智能遴选方法的步骤。
第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：
一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述投资对象的智能遴选方法的计算机程序。
综上所述，本申请存在至少以下有益效果：
1、由于通过根据待投资项目信息初步在企业库中筛选与待投资项目匹配的企业，而后再根据接收的筛选信息的筛选类型，在企业集中再次筛选与筛选类型匹配的企业，从而显示该企业，因此可以使得投资人获得精准的投资对象信息，直接缩小了选择范围，从而能够使得投资人快速找到合适的投资对象。
2、由于通过实际距离从大到小的顺序，对筛选后的企业进行排序，可以便于投资人选择比较近的企业进行实地考察。
3、通过将筛选后的企业中的两个相似企业进行对比，可以使得投资人对两企业的数据能够有更直观的感受，较为容易得出各自企业的亮点。
附图说明
图1是本申请方法实施例一实施方式的流程框图；
图2是S170之后步骤一实施方式的流程框图；
图3是S170之后步骤另一实施方式的流程框图；
图4是本申请方法实施例另一实施方式的流程框图；
图5是本申请系统实施例一实施方式的结构框图；
图6是本申请系统实施例另一实施方式的结构框图；
图7是本申请系统实施例另一实施方式的结构框图。
附图标记说明：110、待投资项目信息获取模块；120、筛选模块；130、企业集构建模块；140、筛选信息获取模块；150、判断模块；160、调取模块；170、显示模块；180、指令接收模块；190、距离生成模块；210、排序模块；220、企业信息获取模块。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图1-附图7，对本发明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发明一部分实施例，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。
本申请一实施例公开一种投资对象的智能遴选方法。参照图1，作为该方法的一实施方式，该方法可以包括S110-S170：
S110，获取待投资项目信息；
具体地，待投资项目信息可以包括待投资项目的具体名称或是关键词（例如电池）等；获取的方式可以是由投资人通过键盘鼠标、语音等输入模块输入，也可以是投资人上传项目书后，识别项目书中有关“投资项目”标的标识符，而后提取该标识符下的字符串等，获取方式不限。
S120，在预设的企业库中初步筛选符合待投资项目信息的企业；
具体地，以待投资项目电池为例，符合待投资项目信息的企业指的是主营产品或者是主要技术为电池的企业。
其中，判断主要技术是否为电池的方式，可以是获取该企业专利数量，而后获取专利名称，并识别专利名称中电池字符，而后获取的带有电池的专利数量与总数量的占比，并判断占比是否超过占比阈值，若是，则说明该企业主要技术为电池，当然预先进行调研，而后将主要技术数据关联于企业库中也可以。
判断主要产品的方式，可以是调取该企业营业执照中营业范围的数据，而后识别该营业范围中是否有电池字符，若有，则判断电池字符是否在前列，若是，则确定该企业的主营产品为电池；其中，前列指的是顺序比较靠前，例如，前5。当然，也可以预先进行调研，而后将主营产品数据关联于企业库中。对于判断方式不做限制。
需要说明的是，企业库可以是企查查等收录企业的数据库，也可以是独立建立的数据库，该数据库包括企业基本数据信息，例如，企业名称、主营产品、专利数据、研发团队、董监高任职履历等。
S130，基于初步筛选后的企业，构建企业集；
S140，获取N次的筛选信息，N为大于0的自然数；
S150，确定每次筛选信息代表的筛选类型；
S160，在企业集中按照预设筛选规则，再次筛选符合筛选类型的企业信息，其中，筛选次数为N次，筛选类型与筛选规则呈一一映射关系；
具体地，筛选信息可以是由投资人输入，例如，可以只输入代表研发的筛选信息，也可以先输入代表研发的筛选信息，再输入代表风险的筛选信息，还可以是先输入代表研发的筛选信息，再输入代表风险的筛选信息，最后输入代表技术的筛选信息等。在筛选信息次数大于1时，可以是将所有的筛选信息输入后，进行筛选，也可以是每输入一次筛选信息，进行一次筛选。
对于筛选类型的判断方式，将筛选类型的每一个字符与筛选信息中的每一个字符进行比对，在筛选信息中包括筛选类型两个字符时，根据筛选信息中两个字符的顺序，从而判断是否与筛选类型相同。当然每一条筛选信息仅能包括一种筛选类型。
筛选类型可以包括研发、风险和技术等；其中，
研发类型对应的筛选规则可以包括调取研发占比在第一阈值以上的企业；
其中，研发占比可以包括研发人员占比、研发费用占比等。
风险类型对应的筛选规则可以包括调取风险条数在第二阈值以下的企业；
其中，风险包括经营风险、法律风险、负面舆情、董监高舆情等。
技术类型对应的筛选规则可以包括调取专利数量在第三阈值以上的企业。
S170，调取并显示筛选后的企业信息。
另外，在调取筛选后的企业信息后,可以按照预设评分高至低的优先级显示筛选后的企业信息。
其中，在筛选类型至少两个时，评分指的是两个以上筛选类型得分值之和；在筛选类型为1个时，评分为对应筛选类型的得分值；其中，专利数量越多评分越高，风险条数越少评分越高，研发占比越高评分越高。
参照图2，在执行S170之后，一实施方式是，可以执行S171-S175：
S171，接收距离筛选指令；
具体地，在显示筛选后的企业信息界面，可以点击“距离筛选”虚拟按键，发送距离筛选指令。
S172，基于距离筛选指令，在企业库中调取投资人所在企业的地址和每个筛选后的企业的地址；
S173，基于电子地图，生成每个筛选后的企业至投资人所在企业的实际距离；
例如，投资人所在企业为a，筛选后的企业包括b，c等；则将a填充至电子地图终点，b，c分别填充至电子地图起点，从而生成对应的实际距离。电子地图可以是高德地图、百度地图等。
S174，按照实际距离从大到小的顺序，对筛选后的企业进行排序；
S175，显示重新排序的筛选后的企业信息。
参照图3，在执行S170之后，另一实施方式是，可以执行S180-S200：
S180，接收对比指令；
S190，基于对比指令，获取A企业的企业信息和B企业的企业信息，A企业和B企业来自筛选后的企业；
S200，按照预设的对比维度显示对比数据。
具体地，在显示筛选后的企业信息后，投资人可以点击对比虚拟按键，会出现“-VS-”的弹窗，而后前后分别选择A企业和B企业，当A企业和B企业填充后，会按照设置的对比维度显示对比数据。其中，对比维度可以包括研发人员数量、专利数量、风险数量、技术排名等。
需要说明的是，S180-S200可以在S170之后单独执行，也可以在S173之后执行，还可以在S175之后执行。
参照图4，作为该遴选方法的另一实施方式，该方法可以包括S310-S330：
S310，接收第m级查询指令，其中，m为自然数，且从1到n顺序取值；
S320，确定第m级查询指令的类型；
S330，基于第m级查询指令类型，显示所属的第m+1级信息。
具体地，企业信息包括：
第一级：风险与舆情模块、技术模块和研发模块；
第二级：风险与舆情模块包括董监高历史任职与舆情、企业舆情和专利涉诉情况；技术模块包括产品创新路线、技术创新路线、专利技术影响与布局、技术同行、优势技术排名和合作企业；研发模块包括研发团队规模、研发团队稳定性、发明人活跃情况和研发人员对行业影响力。
第三级：
董监高历史任职与舆情的详细信息，其中，历史任职信息可以是提取的入职简历的信息；舆情，可以从舆情库中调取，董监高的舆情可以来自于内部员工评价、外部评价等，每隔一段时间统计一次，存储于舆情库中。企业舆情的详细信息，包括经营风险、法律风险和负面舆情，可以与国家企业信用信息公示系统对接，每隔一段时间，获取一次。专利涉诉情况包括该企业作为原告和作为被告的详细信息，可以与诉讼查询网对接，每隔一段时间，获取一次。
产品创新路线包括研发项目、研发新方向的详细信息和创新词云（搜索的关键词以及热词等）。技术创新路线的详细信息以及技术创新路线和研发新方向可以通过近几年（例如3）专利申请方向进行判断。
专利技术影响与布局包括行业影响力的详细信息、有效专利的详细信息、国内外布局的详细信息和高价值专利的详细信息；其中，行业影响力的详细信息可以通过专利买卖和许可的次数以及产生的效益进行判断；有效专利的详细信息可以通过专利授权状态进行判定，国内外布局的详细信息包括国内专利数量、PCT数量以及专利进入国家；高价值专利的详细信息可以通过产生的商业价值、经历的无效次数等进行判断。
技术同行的详细信息、优势技术排名详细信息和合作企业的详细信息，包括上下游企业和产学研合作企业，上下游企业为知名度较高的企业。
研发团队规模的详细信息即研发团队总人数和分组划分。研发团队稳定性的详细信息即人员变动情况，可以通过离职、入职的频率判定。发明人活跃情况的详细信息可以通过研发人员出现在专利上的次数、作为第一发明人的次数和作为其他发明人的次数判定。研发人员对行业影响力的详细信息可以通过研发人员在该行业的知名度判定。
在接收到第一级查询指令后，第一级查询指令中包含当前类型的信息；例如，当前类型为技术模块，则会显示技术模块相关的第二级内容；而后，在接收到第二级查询指令后，若类型为产品创新路线，则会显示产品创新路线对应的第三级内容，以此类推。
本实施例的实施原理为：
获取待投资项目信息，并在预设的企业库中初步筛选符合待投资项目信息的企业；而后基于初步筛选后的企业，构建企业集；获取1次的筛选信息，并确定该筛选信息代表的筛选类型，并在企业集中按照筛选规则，再次筛选符合筛选类型的企业信息，而后调取并显示筛选后的企业信息。
基于上述方法实施例，本申请第二实施例公开一种投资对象的智能遴选系统。参照图5，作为该遴选系统的一实施方式，该遴选系统可以包括：
待投资项目信息获取模块110，用于获取待投资项目信息；
筛选模块120，用于在预设的企业库中初步筛选符合待投资项目信息的企业；
企业集构建模块130，基于初步筛选后的企业，构建企业集；
筛选信息获取模块140，用于获取N次的筛选信息，N为大于0的自然数；
判断模块150，用于确定每次筛选信息代表的筛选类型；
筛选模块120在企业集中按照预设筛选规则，再次筛选符合筛选类型的企业信息，其中，筛选次数为N次，筛选类型与筛选规则呈一一映射关系；
调取模块160，用于调取筛选后的企业信息；
显示模块170，用于显示筛选后的企业信息。
该系统还可以包括：
指令接收模块180，用于接收第m级查询指令，其中，m为自然数，且从1到n顺序取值；
判断模块150用于判断第m级查询指令的类型；
显示模块170基于第m级查询指令类型，显示所属的第m+1级信息。
参照图6，作为该遴选系统的另一实施方式，该系统可以包括：
指令接收模块180用于接收距离筛选指令；
调取模块160基于距离筛选指令，在企业库中调取投资人所在企业的地址和每个筛选后的企业的地址；
距离生成模块190，基于电子地图，生成每个筛选后的企业至投资人所在企业的实际距离；
排序模块210，用于按照实际距离从大到小的顺序，对筛选后的企业进行排序；
显示模块170显示重新排序的筛选后的企业。
参照图7，作为该系统的另一实施方式，该系统可以包括：
指令接收模块180用于接收对比指令；
企业信息获取模块220，基于对比指令，获取A企业的企业信息和B企业的企业信息，A企业和B企业来自筛选后的企业；
显示模块170按照预设的对比维度显示对比数据。
本实施例的实施原理为：
待投资项目信息获取模块110获取待投资项目信息，筛选模块120在预设的企业库中初步筛选符合待投资项目信息的企业；而后企业集构建模块130基于初步筛选后的企业，构建企业集；筛选信息获取模块140获取1次的筛选信息，判断模块150确定该筛选信息代表的筛选类型，筛选模块120在企业集中按照筛选规则，再次筛选符合筛选类型的企业信息，而后调取模块160调取筛选后的企业信息，显示模块170显示筛选后的企业信息。
本申请第三实施例还提供了一种终端，该终端可以是电脑、智能手机等客户端，上述系统内置于该终端上，该终端可以包括：存储器和处理器；
存储器用于存储上述投资对象的智能遴选程序；
处理器用于执行存储器上存储的投资对象的智能遴选程序，以实现上述投资对象的智能遴选方法的步骤。
其中，存储器可以通过通信总线与处理器通信连接，通信总线，可以为地址总线、数据总线、控制总线等。
另外，存储器可以包括随机存取存储器(RAM)，也可以包括非易失性存储器(NVM)，例如至少一个磁盘存储器。
并且处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(CPU)、网络处理器(NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
本申请第四实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述投资对象的智能遴选方法的计算机程序。
计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。其中，可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘)等。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依次限制本申请的保护范围，本说明书（包括摘要和附图）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或者具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
Claims (10)
1.一种投资对象的智能遴选方法，其特征在于，包括：
获取待投资项目信息；
在预设的企业库中初步筛选符合所述待投资项目信息的企业；
基于初步筛选后的企业，构建企业集；
获取N次的筛选信息，N为大于0的自然数；
确定每次所述筛选信息代表的筛选类型；
在所述企业集中按照预设筛选规则，再次筛选符合所述筛选类型的企业信息，其中，筛选次数为N次，所述筛选类型与所述筛选规则呈一一映射关系；
调取并显示筛选后的企业信息。
2.根据权利要求1所述的一种投资对象的智能遴选方法，其特征在于，所述筛选类型包括研发、风险和技术；
研发类型对应的所述筛选规则包括调取研发占比在第一阈值以上的企业；
风险类型对应的所述筛选规则包括调取风险条数在第二阈值以下的企业；
技术类型对应的所述筛选规则包括调取专利数量在第三阈值以上的企业。
3.根据权利要求1所述的一种投资对象的智能遴选方法，其特征在于，所述调取并显示筛选后的企业信息之后包括：
接收距离筛选指令；
基于所述距离筛选指令，在所述企业库中调取投资人所在企业的地址和每个筛选后的企业的地址；
基于电子地图，生成每个筛选后的企业至投资人所在企业的实际距离；
按照所述实际距离从大到小的顺序，对筛选后的企业进行排序；
显示重新排序的筛选后的企业信息。
4.根据权利要求1所述的一种投资对象的智能遴选方法，其特征在于，所述调取并显示筛选后的企业信息之后包括：
接收第m级查询指令，其中，m为自然数，且从1到n顺序取值；
确定所述第m级查询指令的类型；
基于第m级查询指令类型，显示所属的第m+1级信息。
5.根据权利要求3或4所述的一种投资对象的智能遴选方法，其特征在于，在调取筛选后的企业信息后,按照预设评分高至低的优先级显示所述筛选后的企业信息。
6.根据权利要求5所述的一种投资对象的智能遴选方法，其特征在于，在筛选类型至少两个时，评分指的是两个以上筛选类型得分值之和；在筛选类型为1个时，评分为对应筛选类型的得分值；其中，专利数量越多评分越高，风险条数越少评分越高，研发占比越高评分越高。
7.根据权利要求1或3所述的一种投资对象的智能遴选方法，其特征在于，所述遴选方法包括：
接收对比指令；
基于所述对比指令，获取A企业的企业信息和B企业的企业信息，所述A企业和所述B企业来自所述筛选后的企业；
按照预设的对比维度显示对比数据。
8.一种投资对象的智能遴选系统，其特征在于，包括：
待投资项目信息获取模块（110），用于获取待投资项目信息；
筛选模块（120），用于在预设的企业库中初步筛选符合所述待投资项目信息的企业；
企业集构建模块（130），基于初步筛选后的企业，构建企业集；
筛选信息获取模块（140），用于获取N次的筛选信息，N为大于0的自然数；
类型判断模块（150），用于确定每次所述筛选信息代表的筛选类型；
所述筛选模块（120）在所述企业集中按照预设筛选规则，再次筛选符合所述筛选类型的企业信息，其中，筛选次数为N次，所述筛选类型与所述筛选规则呈一一映射关系；
调取模块（160），用于调取筛选后的企业信息；
显示模块（170），用于显示所述筛选后的企业信息。
9.一种终端，其特征在于，包括：
存储器，存储有投资对象的智能遴选程序；
处理器，用于执行所述存储器上存储的投资对象的智能遴选程序，以实现如权利要求1-7任一所述投资对象的智能遴选方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-7任一所述投资对象的智能遴选方法的计算机程序。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211476987.5A CN116644102A (zh) | 2022-11-23 | 2022-11-23 | 投资对象的智能遴选方法、系统终端及计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211476987.5A CN116644102A (zh) | 2022-11-23 | 2022-11-23 | 投资对象的智能遴选方法、系统终端及计算机可读存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116644102A true CN116644102A (zh) | 2023-08-25 |
Family
ID=87642327
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211476987.5A Pending CN116644102A (zh) | 2022-11-23 | 2022-11-23 | 投资对象的智能遴选方法、系统终端及计算机可读存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117454317A (zh) * | 2023-12-25 | 2024-01-26 | 辽宁邮电规划设计院有限公司 | 一种融合数据治理方法及系统 |
-
2022
- 2022-11-23 CN CN202211476987.5A patent/CN116644102A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117454317A (zh) * | 2023-12-25 | 2024-01-26 | 辽宁邮电规划设计院有限公司 | 一种融合数据治理方法及系统 |
| CN117454317B (zh) * | 2023-12-25 | 2024-03-19 | 辽宁邮电规划设计院有限公司 | 一种融合数据治理方法及系统 |
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