CN117113384B - 一种合同签约管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及合同签约管理技术领域，具体涉及一种合同签约管理方法及系统，该方法包括：采集模版合同数据及签约合同数据，构建模版字符数据表格及签约字符数据表格，进而得到差异表格；根据差异表格中的数据情况得到数据分歧量；对差异表格的各字符进行编码转化为二进制并进行运算；计算各二进制位置的二进制数据相似度因子；并计算字符数据相似度；构建混淆系数；计算模版合同数据与签约合同数据的差异分量；根据差异分量以及混淆系数得到签约合同的安全因子；将安全因子作为SM2加密算法中的私钥进，对签约合同数据进行加密，完成签约合同的高效管理。从而实现对签约合同数据安全性的加强，签约合同管理效率高。
Description
技术领域
本发明涉及合同签约管理技术领域，具体涉及一种合同签约管理方法及系统。
背景技术
合同一种用于约束签署双方的一种协定。由于信息化的发展，合同的签署更多采用的是电子合同，纸质合同只作为一种备份保留。随着电子合同数量的增加，为了更好地管理和控制电子合同，一些传统的电子文档管理系统被设计出来，可传统的文档管理系统只能进行一些增加、删除等操作。无法保障合同内的信息不被泄露、篡改，对于签约合同安全管理存储成为了现在合同签约管理的重中之重。信息加密是确保电子合同安全的关键措施，通过使用强大的加密算法和密钥管理机制，可以有效防止合同内容被未授权人员访问和窃取，提高数据的保密性和完整性。
鉴于签约的电子合同大多采用模板生成，其中除了一些特殊需要签约双方协定的内容，绝大部分内容都是相同的，这些相同的内容占据了合同内容的90%以上。在对合同数据采用SM2加密算法时，如果相同的私钥和公钥对不同的合同数据进行加密，会导致在使用SM2加密算法加密后的数据产生大量的相似，从而降低了合同数据的安全性和保密性。为了降低这种风险，因此需要基于合同数据本身计算的私钥和公钥对加密算法进行改进，使得提高管理签约合同数据的安全性。
综上所述，本发明提出一种合同签约管理方法及系统，获取合同数据，并对数据进行预处理；将模版合同数据与签约合同数据转化成字符数据表格，通过两个字符数据表格计算出差异表格，通过利用两个数据表格以及差异表格计算数据分歧量；通过数据分歧量以及差异表格字符之间的差异性计算出模版和签约数据的混淆系数，通过差异表格中字符的频次以及模版和签约数据的相同字符计算出签约合同的安全因子；通过密文数据的操作完成合同签约的高效管理。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种合同签约管理方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种合同签约管理方法，该方法包括以下步骤：
采集模版合同数据及签约合同数据，分别统计合同中各字符出现的频次构建模版字符数据表格及签约字符数据表格；
根据模版字符数据表格及签约字符数据表格得到差异表格；根据模版字符数据表格、签约字符数据表格以及差异表格中的数据情况得到数据分歧量；对差异表格的各字符进行编码转化为二进制，对编码后的二进制数据进行运算；根据转化运算后二进制数据之间的关系得到相似度因子；根据相似度因子得到差异表格的字符数据相似度；根据数据分歧量、字符数据相似度以及差异表格中各字符的频次获取模版合同数据与签约合同数据的混淆系数；根据差异表格中各字符的频次关系以及最大、最小频次得到模版合同数据与签约合同数据的差异分量；根据差异分量以及混淆系数得到签约合同的安全因子；
将安全因子作为SM2加密算法中的私钥进行改进，对签约合同数据进行加密处理，完成签约合同的高效管理。
进一步地，所述根据模版字符数据表格及签约字符数据表格得到差异表格，包括：
当字符在模版字符数据表格和签约字符数据表格中均出现且频次相同，则该字符不作为差异表格的字符元素；
当字符在模版字符数据表格和签约字符数据表格中均出现但频次不同，则该字符为差异表格的字符元素，且该字符在差异表格中的频次为字符在模版字符数据表格和签约字符数据表格中的频次差值绝对值；
当字符只在模版字符数据表格和签约字符数据表格其中一个表格出现时，则该字符为差异表格的字符元素且频次与所在原表格中的频次相同。
进一步地，所述根据模版字符数据表格、签约字符数据表格以及差异表格中的数据情况得到数据分歧量，包括：
将模版字符数据表格字符数量与签约字符数据表格字符数量的差值绝对值作为以自然常数为底数的指数函数的负指数；
获取模版字符数据表格与签约字符数据表格不同字符的数量差值绝对值，计算差异表格中不同字符数量与所述差值绝对值的乘积；
将所述乘积与所述指数函数的计算结果的比值作为数据分歧量。
进一步地，所述对编码后的二进制数据进行运算，包括：
对于不同的二进制数据进行运算时，同一位置二进制数据完全相同，则运算结果为1；同一位置只要出现不同的二进制数据，则运算结果为0。
进一步地，所述根据转化运算后二进制数据之间的关系得到差异表格二进制数据的相似度因子包括：
差异表格各字符转化为二进制数据后，获取所有字符二进制数据在各对应位置的运算结果；
若该位置所述运算结果为1，则该位置的二进制数据相似度因子为1；若该位置所述运算结果不为1，则该位置的二进制数据相似度因子为0。
进一步地，所述根据相似度因子得到差异表格的字符数据相似度，包括：将二进制数据所有位置的二进制数据相似度因子的和值作为差异表格的字符数据相似度。
进一步地，所述根据数据分歧量、字符数据相似度以及差异表格中各字符的频次获取模版合同数据与签约合同数据的混淆系数，包括：
获取差异表格中不同字符频次的乘积；获取所述乘积乘以字符数据相似度的结果与差异表格频次信息熵的比值；将数据分歧量的倒数与所述比值的乘积的结果作为模版合同数据与签约合同数据的混淆系数。
进一步地，所述根据差异表格中各字符的频次关系以及最大、最小频次得到模版合同数据与签约合同数据的差异分量，具体包括：
将差异表格中的字符频次进行从大到小排序，相同频次的字符作为同一等级，统计等级总数量，并统计同一等级对应所有频次的和值，记为等级的频次和；
计算等级总数量与各等级的差值，获取各等级频次和与所述差值的乘积，获取所有等级所述乘积的均值；获取差异表格字符频次最大值与最小值的差值；
将所述均值与所述差值的乘积作为模版合同数据与签约合同数据的差异分量。
进一步地，所述根据差异分量以及混淆系数得到签约合同的安全因子，包括：
统计模版字符数据表格与签约字符数据表格中相同字符种类的数量；计算模版字符数据表格与签约字符数据表格所有相同字符的频次最小值的均值；
获取差异表格中所有不同字符的频次均值、频次标准差；计算差异表格中字符数量与字符频次最小值的乘积；
将混淆系数与差异分量的差值为指数、自然常数为底数的指数函数记为第一指数函数；将所述频次均值与频次标准差的和值为指数、自然常数为底数的指数函数记为第二指数函数；
获取第二指数函数计算结果与所述乘积的和值，获取所述数量乘以所述均值的计算结果与所述和值的比值；将所述和值与所述第一指数函数的计算结果的乘积作为签约合同的安全因子。
第二方面，本发明实施例还提供了一种合同签约管理系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述方法的步骤。
本发明至少具有如下有益效果：
本发明提出一种合同签约管理方法及系统，将模版合同数据与签约合同数据转化成字符数据表格，通过两个字符数据表格计算差异表格，可准确体现模版与签约合同数据之间的差异性。通过利用两个字符数据表格以及差异表格计算数据分歧量，数据分歧量表现出模版与签约合同数据之间差异大小；通过数据分歧量以及差异表格字符之间的差异性计算模版和签约数据的混淆系数，用于准确检测模版与签约合同数据之间的辨识程度；通过差异表格中字符的频次以及模版和签约数据的相同字符计算签约合同的安全因子，对加密过程进行自适应控制，在使用加密算法时，计算的次数多，签约合同数据的安全性越高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明一个实施例提供的一种合同签约管理方法的步骤流程图；
图2为本发明一个实施例提供的差异表格提取示意图；
图3为本发明一个实施例提供的三个字符运算示意图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种合同签约管理方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一个或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种合同签约管理方法及系统的具体方案。
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种合同签约管理方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S001，获取合同数据，并对数据进行预处理。
具体的，本实施例旨在通过对合同数据的分析对签约合同进行自适应分析管理。因此，本实施例将首先从合同管理系统中获取模版合同数据以及签约合同数据，并对数据进行数据处理，采用正则匹配算法，去除数据中的标点符号，如“，”、“。”、“；”等无意义的字符。由于正则匹配算法为公知技术，具体过程不再赘述。
至此，即可根据本实施例上述方法可获取模版合同数据以及签约合同数据。
步骤S002，将模版合同数据与签约合同数据转化成字符数据表格，构建差异表格，通过字符数据表格以及差异表格的数据关系计算数据分歧量，并结合数据分歧量以及差异表格字符之间的相似性因子构建混淆系数，进而计算签约合同的安全因子，对SM加密算法进行改进，完成签约合同数据高效管理。
获取数据处理过后的模版合同数据，统计模版合同数据中出现的不同字符以及它们出现的频次，构建模版字符数据表格O，如表1所示：
表1
表1中第一行为模版合同中出现的不同字符，第二行为该字符出现的频次将其记为，/>表示模版字符数据表格O（表1）第/>个字符，/>表示模版字符数据表格的字符数量，即表1的列数。
以上述方式构建数据处理过后的签约合同数据的签约字符数据表格T，如表2所示：
表2
表2中第一行为签约合同中出现的不同字符，第二行为该字符出现的频次，记为，/>表示签约字符数据表格T（表2）第/>个字符，/>表示签约字符数据表格的字符数量，即表2的列数。
提取模版字符数据表格O与签约字符数据表格T之间的差异性，构建差异表格，提取方法示例如图2所示，差异表格具体提取过程为：当表格O和表格T中出现相同字符且频次相同，则该字符不作为差异表格的字符元素；当表格O和表格T中出现相同字符但字符频次存在差异，则该字符为差异表格的字符元素，且该字符在差异表格中的频次为字符在表格O和表格T中的频次差值绝对值；当表格O和表格T中出现不同字符时，也即字符只在表格O和表格T的其中一个表格中出现，则该字符为差异表格的字符元素且频次与所在原表格中的频次相同。根据图2提取表格O与表格T的差异，将得到数据记为差异表格R，如表3所示：
表3
表3中表示差异表格R中第/>个字符的频次，/>是差异表格中不同字符的数量，即表3的列数。需要说明的是，表3只是示例说明，具体的差异表格提取过程需要根据图2结合上述提取方法进行提取，图2中，情况1：相同字符频次出现差异，表示模板字符数据表格O和签约字符数据表格T中出现相同的字符但频次存在差异，以图2中的“的”为例，则该字符在差异表格中的频次为字符在表格O和表格T中的频次差值绝对值，也即图2中差异表格R中“的”的频次为1；情况2：模板字符数据表格中存在签约字符数据表格（图2中的下方表格）中未出现的字符，例如图2上方表格中的“大、元”，则对应字符在差异表格中的频次与在模板字符数据表格中的频次相同；也即图2差异表格R中“大、元”的频次分别为10、17；情况3：签约字符数据表格中存在模板字符数据表格（图2中的上方表格）中未出现的字符；例如图2下方表格中的“小、数”，则对应字符在差异表格中的频次与在签约字符数据表格中的频次相同，也即图2差异表格R中“小、数”的频次分别为1、23。
在签约合同时，系统会先创建一个模版合同，通过修改模版合同的内容，确定签约合同，故模版合同与签约合同的数据存在大量的相似性。在进行加密时，为了确保数据的安全性，需要提取模版合同与签约合同数据之间的差异性进行计算。通过模版字符数据表格O与签约字符数据表格T以及差异表格R进行分析可以得到模版合同数据与签约合同数据的数据分歧量，所述数据分歧量表达式具体为：
式中，表示模版合同数据与签约合同数据之间的数据分歧量；/>表示差异表格中不同字符的数量；/>表示模版字符数据表格与签约字符数据表格不同字符的数量差值绝对值（即图2中，情况2和情况3两种情况的字符数量的差值绝对值），/>表示模版字符数据表格的字符数量，即模版字符数据表格O的列数；/>表示签约字符数据表格的字符数量，即签约字符数据表格T的列数。
签约双方协定签署的内容越多，使得签约合同数据与模版合同数据之间的不同字符数量的差越大，故/>值越小，则对应数据分歧量越大；差异表格R不同字符的数量/>越多，模版字符数据表格与签约字符数据表格之间的不同字符的数量相差越大，模版合同数据与签约合同数据之间数据相差越大，则使得模版合同与签约合同之间的差异越大，对应数据分歧量越大。
将差异表格R中第一行的字符通过GB2312编码转化为16位的二进制比特数据，将转化后的二进制数据记为，其中，/>为第j个字符的二进制数据中第i个位置的值。进一步，本实施例将构建运算模型，对转化后的二进制数据进行运算，所述运算模型具体为：对于不同的二进制数据进行运算时，同一位置二进制数据完全相同，则运算结果为1；同一位置只要出现不同的二进制数据，则运算结果为0。也即采用同一位置二进制数值相同为1，不同为0的规则进行运算。以三个字符的二进制数据运算为举例，三个字符运算示意图如图3所示，图3中三个二进制数据分别为：1011101111001111、1011111000011010、0100111000001111，在图3的运算过程中，对应位置有不相同的，则运算值为0，对应位置都是相同的，则运算值为1。根据转化后二进制数据之间的关系，本实施例将构建相似度因子，对差异表格数据中的相似度进行计算，并根据相似度因子计算差异表格的字符数据相似度，具体表达式为：
式中，表示差异表格第i个位置二进制数据的相似度因子；/>表示差异性表格R的列数；/>为差异表格所有字符转为二进制数据后第i个位置的运算结果；/>表示差异表格的字符数据相似度；/>表示字符转化成二进制数据的位数，也即字符转化为二进制数据后二进制位置的个数，在本实施例中取16，实施者可自行设定。
通过差异表格T以及差异表格字符之间的差异可以得到字符数据之间相似性，数据之间越相似越难以分辨，通过上述指标以及分析，计算模版合同数据与签约合同数据之间的混淆系数，所述混淆系数表达式为：
式中，E表示模版合同数据与签约合同数据的混淆系数；表示模版合同数据与签约合同数据之间的数据分歧量；/>表示差异表格的频次信息熵，差异表格中频次的信息熵的计算方法可通过现有技术实现，本实施例在此不做赘述；/>表示差异表格的字符数据相似度；/>表示差异表格中不同字符的数量；/>表示差异表格R中第/>个字符的频次；表示/>个字符的频次乘积。
如果模版合同数据与签约合同数据之间得到差异表格R中的字符数量固定，若不同字符的数量越大，数据的信息熵/>越大，模版合同数据与签约合同数据之间的数据分歧量越大，对应混淆系数越小；字符数据相似度/>的值越大，不同字符数量的乘积的值越大，得到模版合同数据与签约合同数据之间混淆系数E值越大。当字符种类数量越少，得到混淆系数越大E的值越大，反之亦然。
按照过差异表格R中字符的频次按从大到小排列，将相同频次值划分为同一个等级，记录等级的频次和。如频次分别为9、9、7、5、5、3，则共存在4个等级，分别是9、7、5、3（需要说明的是，等级按照频次数值大小排序，其中9为第一个等级，3为最后一个等级），将统一等级下的频次数值的和作为等级的频次和，比如：第一个等级（也即频次为9）的频次和为18、第二个等级（也即频次为7）的频次和为7，第三个等级（也即频次为5）的频次和为10，以此类推。将等级的总数量记为，等级j的频次和记为/>。通过差异表格R的频次等级以及差异表格中的字符频次构建差异分量，表达式为：
式中，表示模版合同数据与签约合同数据的差异分量，/>表示差异表格R中第/>个字符出现的频次；/>表示取差异表格R中字符出现频次的最大值，/>表示取差异表格R中字符出现频次的最小值；/>表示差异表格R字符频次值的等级数量；/>表示差异表格R字符频次值第j个等级频次和。
进一步，本实施例根据差异分量、混淆系数构建签约合同的安全因子，所述安全因子表达式为：
式中，表示签约合同的安全因子；/>表示模版字符数据表格与签约字符数据表格中相同字符种类的数量；/>表示模版字符数据表格与签约字符数据表格所有相同字符的频次最小值的均值（需要说明的是：模版字符数据表格与签约字符数据表格出现相同字符，取相同字符的频次小的值，利用所有相同字符频次小的值以求取均值）；/>表示差异表格中所有字符的频次标准差；/>表示差异表格中所有字符的频次均值；/>表示差异表格中不同字符的数量；/>表示差异表格中所有字符出现频次的最小值；/>表示模版合同数据与签约合同数据的混淆系数，/>表示模版合同数据与签约合同数据的差异分量。
若签约合同数据与模版合同数据越相似，模版合同数据与签约合同数据相同字符种类的数量增大，模版合同数据与签约合同数据相同字符频次最小值的均值/>增大；异矩阵R中不同种类字符数量的标准差/>与平均数/>的值减小；差异表格R的不同字符的数量/>的值减小；模版合同数据与签约合同数据的混淆系数/>的值增大；模版合同数据与签约合同数据的差异分量/>的值减小。故当签约合同数据与模版合同数据越相似签约合同的安全因子/>的值越大。
通过使用模版合同数据与签约合同数据求得安全因子对SM2加密算法的私钥/>进行改进。本实施例考虑到原始的SM2加密算法的私钥通过随机数生成器，随机产生一个整数作为SM2加密算法的私钥d，私钥具有随机性，因此，为提高签约合同数据的安全性，本实施例将通过使用模版合同数据与签约合同数据之间的安全因子，作为SM2加密算法的私钥d，对SM2进行改进。将签约合同数据作为输入，使用改进后的SM2加密算法，输出密文数据。需要说明的是，SM2加密算法及加密过程为现有技术，不在本实施例保护范围内，在此不做赘述。
通过将签约合同数据存储在系统的数据库中，在使用签约合同数据时，在数据库中调用密文，在通过私钥对密文数据进行解密，得到明文签约合同数据，实现合同签约管理。SM2加密算法为现有公知技术，解密是加密的逆过程，为现有技术，本实施例对此不做限制，在此不做详细阐述。
基于与上述方法相同的发明构思，本发明实施例还提供了一种合同签约管理系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种合同签约管理方法中任意一项所述方法的步骤。
综上所述，本发明实施例将模版合同数据与签约合同数据转化成字符数据表格，通过两个字符数据表格计算差异表格，可准确体现模版与签约合同数据之间的差异性。通过利用两个字符数据表格以及差异表格计算数据分歧量，数据分歧量能够对模版与签约合同数据之间差异进行准确表征；
进一步，本发明实施例通过数据分歧量以及差异表格字符之间的差异性计算模版和签约数据的混淆系数，用于准确检测模版与签约合同数据之间的辨识程度；通过差异表格中字符的频次以及模版和签约数据的相同字符计算签约合同的安全因子，对加密过程进行自适应控制，在使用加密算法时，计算的次数多，签约合同数据的安全性越高，实现签约合同的高效管理。
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种合同签约管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
采集模版合同数据及签约合同数据，分别统计合同中各字符出现的频次构建模版字符数据表格及签约字符数据表格；
根据模版字符数据表格及签约字符数据表格得到差异表格；根据模版字符数据表格、签约字符数据表格以及差异表格中的数据情况得到数据分歧量；对差异表格的各字符进行编码转化为二进制，对编码后的二进制数据进行运算；根据转化运算后二进制数据之间的关系得到相似度因子；根据相似度因子得到差异表格的字符数据相似度；根据数据分歧量、字符数据相似度以及差异表格中各字符的频次获取模版合同数据与签约合同数据的混淆系数；根据差异表格中各字符的频次关系以及最大、最小频次得到模版合同数据与签约合同数据的差异分量；根据差异分量以及混淆系数得到签约合同的安全因子；
将安全因子作为SM2加密算法中的私钥进行改进，对签约合同数据进行加密处理，完成签约合同的高效管理；
所述根据模版字符数据表格及签约字符数据表格得到差异表格，包括：当字符在模版字符数据表格和签约字符数据表格中均出现且频次相同，则该字符不作为差异表格的字符元素；当字符在模版字符数据表格和签约字符数据表格中均出现但频次不同，则该字符为差异表格的字符元素，且该字符在差异表格中的频次为字符在模版字符数据表格和签约字符数据表格中的频次差值绝对值；当字符只在模版字符数据表格和签约字符数据表格其中一个表格出现时，则该字符为差异表格的字符元素且频次与所在原表格中的频次相同。
2.如权利要求1所述的一种合同签约管理方法，其特征在于，所述根据模版字符数据表格、签约字符数据表格以及差异表格中的数据情况得到数据分歧量，包括：
将模版字符数据表格字符数量与签约字符数据表格字符数量的差值绝对值作为以自然常数为底数的指数函数的负指数；
获取模版字符数据表格与签约字符数据表格不同字符的数量差值绝对值，计算差异表格中不同字符数量与所述差值绝对值的乘积；
将所述乘积与所述指数函数的计算结果的比值作为数据分歧量。
3.如权利要求1所述的一种合同签约管理方法，其特征在于，所述对编码后的二进制数据进行运算，包括：
对于不同的二进制数据进行运算时，同一位置二进制数据完全相同，则运算结果为1；同一位置只要出现不同的二进制数据，则运算结果为0。
4.如权利要求3所述的一种合同签约管理方法，其特征在于，所述根据转化运算后二进制数据之间的关系得到差异表格二进制数据的相似度因子包括：
差异表格各字符转化为二进制数据后，获取所有字符二进制数据在各对应位置的运算结果；
若该位置所述运算结果为1，则该位置的二进制数据相似度因子为1；若该位置所述运算结果不为1，则该位置的二进制数据相似度因子为0。
5.如权利要求4所述的一种合同签约管理方法，其特征在于，所述根据相似度因子得到差异表格的字符数据相似度，包括：将二进制数据所有位置的二进制数据相似度因子的和值作为差异表格的字符数据相似度。
6.如权利要求5所述的一种合同签约管理方法，其特征在于，所述根据数据分歧量、字符数据相似度以及差异表格中各字符的频次获取模版合同数据与签约合同数据的混淆系数，包括：
获取差异表格中不同字符频次的乘积；获取所述乘积乘以字符数据相似度的结果与差异表格频次信息熵的比值；将数据分歧量的倒数与所述比值的乘积的结果作为模版合同数据与签约合同数据的混淆系数。
7.如权利要求1所述的一种合同签约管理方法，其特征在于，所述根据差异表格中各字符的频次关系以及最大、最小频次得到模版合同数据与签约合同数据的差异分量，具体包括：
将差异表格中的字符频次进行从大到小排序，相同频次的字符作为同一等级，统计等级总数量，并统计同一等级对应所有频次的和值，记为等级的频次和；
计算等级总数量与各等级的差值，获取各等级频次和与所述差值的乘积，获取所有等级所述乘积的均值；获取差异表格字符频次最大值与最小值的差值；
将所述均值与所述差值的乘积作为模版合同数据与签约合同数据的差异分量。
8.如权利要求7所述的一种合同签约管理方法，其特征在于，所述根据差异分量以及混淆系数得到签约合同的安全因子，包括：
统计模版字符数据表格与签约字符数据表格中相同字符种类的数量；计算模版字符数据表格与签约字符数据表格所有相同字符的频次最小值的均值；
获取差异表格中所有不同字符的频次均值、频次标准差；计算差异表格中字符数量与字符频次最小值的乘积；
将混淆系数与差异分量的差值为指数、自然常数为底数的指数函数记为第一指数函数；将所述频次均值与频次标准差的和值为指数、自然常数为底数的指数函数记为第二指数函数；
获取第二指数函数计算结果与所述乘积的和值，获取所述数量乘以所述均值的计算结果与所述和值的比值；将所述和值与所述第一指数函数的计算结果的乘积作为签约合同的安全因子。
9.一种合同签约管理系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-8任意一项所述方法的步骤。
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