CN117911046A - 一种客户合作数据管理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及计算机数据处理领域，具体涉及基于一种客户合作数据管理方法及系统，获取各个客户的合作信息，通过所述合作信息分析并得到客户合作等级，根据合作等级与合作信息构建合作矩阵网络，通过分布式存与客户的合作信息，并保证数据的隐蔽性，本发明通过对客户提供的合作数据进行判断，判断合作信息的准确性，并且根据客户公司合作信息进行分组，通过分组信息构建矩阵，并将矩阵将多个客户的合作信息进行对比，可以更为明确的获取与客户合作的优势与劣势。

Description

一种客户合作数据管理方法及系统

技术领域

本发明涉及计算机数据处理领域，具体涉及基于一种客户合作数据管理方法及系统。

背景技术

在信息全球化的今天，公司之间通过交换信息并通过信息判断选择合作伙伴已经成为公司间合作的常用判断方法，但是在竞争日益激烈的现在，大部分公司都会选择包装自己公司信息，将公司的优势信息夸大，将公司劣势信息隐藏，所以我们需要打通企业之间的“信息壁垒”，实现企业与供应商、伙伴、客户之间的信息交换和自动化业务协同，降低交易成本，以共同应对风险和挑战。这就需要企业应用系统与第三方应用系统进行数据交换，数据交换过程中，数据接收方对数据提供方所提供的数据的真实性验证是非常必要的，同时需要对客户数据进行管理，通过数据管理与对比，可以更好获取公司之间的优势与劣势。

发明内容

鉴于以上所述现有方法的局限，本发明的目的在于提出一种客户合作数据管理方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。

为了实现上述目的，根据本发明的一方面，提供基于一种客户合作数据管理方法，所述方法包括以下步骤：

S100：获取各个客户的合作信息；

S200：通过所述合作信息分析并得到客户合作等级；

S300：根据合作等级与合作信息构建合作矩阵网络；

S400：通过分布式存与客户的合作信息，并保证数据的隐蔽性。

进一步地，在所述步骤S100中，将所述客户的合作信息包括：签订的合同信息，其中包括除了客户隐私信息外的营业信息、资产信息、负债信息、客户资产抗风险信息，获取客户的合作信息时需通过客户同意。

进一步地，在所述步骤S200中，所述根据客户的基础信息进行判断客户的合作意向，根据所述合作意向定义用户合作等级，根据用户合作等级进行分组，将分组信息根据客户的关注状况加以权重设定，所述设定方法为：将客户合作信息进行整合并初步判断，通过Logit模型判断客户信用，对客户信用分级，通过分级并判断客户的客户合作等级。

进一步地，将所述分组后的客户的合同进行筛选，并且将筛选后的合同将合同中的，应用于数据提供方，所述方法包括：获取多条第一原始数据；

采用加盐哈希算法对客户合作数据的原始数据进行处理，得到第一文件，所述第一文将所述第一文件发送至数据接收方，以使所述数据接收方基于所述第一文件对多条所述第一原始数据进行抽样验证，得到第一验证结果；

获取所述数据接收方返回的所述第一验证结果，并结合第二验证结果确定是否进行数据合作，其中，所述第二验证结果为所述数据提供方对所述数据接收方的多条第二原始数据进行抽样验证之后的结果，如果确定进行数据合作，则向所述数据接收方发送多条所述第一原始数据，以及接收所述数据接收方发送的多条所述第二原始数据，在结合第二验证结果确定是否进行数据合作之前，所述方法还包括：获取第二文件，其中，所述第二文件为所述数据接收方通过加盐哈希算法对多条所述第二原始数据进行处理之后得到的包含哈希值的文件；

从所述第二文件中随机抽取待验证哈希值，基于所述待验证哈希值接收所述数据接收方发送的与所述待验证哈希值对应的待验证原始数据和所述待验证原始数据对应的盐，其中，所述待验证原始数据为多条所述第二原始数据中的部分数据，验证所述待验证原始数据是否满足预设要求，如果满足所述预设要求，则验证所述待验证原始数据和所述待验证原始数据对应的盐在进行哈希运算后，得到的哈希值是否与所述待验证哈希值相同，如果相同，则得到验证通过的结果，并将所述验证通过的结果作为所述第二验证结果，如果不满足或不相同，则得到验证失败的结果，并将所述验证失败的结果作为所述第二验证结果；

通过第一验证结果与第二验证结果判断客户合作数据的信用度。

进一步地，根据客户合作等级与客户合作信息构建合作矩阵网络的方法为：

将客户的合作信息进行客户合作等级分类后进行分布式存储，将客户的合作信息存储进入节点中存储，对每个节点对应设置一个节点状态sta，sta表示为T或F，所述T表示接入网络传输状态，所述F表示加密保护状态，设定所述普通节点的状态初始值为F，并通过所述状态构建合作矩阵网络，所述合作矩阵网络是当节点状态sta为T时，所述节点处于网络传输状态，根据客户的合作信息进行客户合作等级构成顶点集V和超边集E组成,组成超图G＝(V,E)，所述顶点集V为客户合作等级，所述超边集E为客户的合作信息；

读取节点状态，当节点状态为T时，将获取的客户信用度与节点存储的客户合作信息进行整合，并获取客户信用度最大的节点标记为m1，将客户信用度次于节点m1的节点定义为m2，并将所述节点定义以此类推，将节点定义中的客户合作信息构建具有时间顺序集合[E]，通过超图G＝(V,E)对所述节点状态为T时的节点的网络状态判断，获取超图中各个顶点V与超边集E中的客户合作信息结合集合[E]，将客户合作信息定义为L(i，j)，其中i表示为客户的分级，j表示为集合[E]的顺序。

进一步地，对所述存在网络安全风险的顶底进行二次加密，所述方法为：

将合作矩阵网络的节点进行编号，并且将所述集合view顶点数量进行统计记录为D，并且根据编号将与顶点连接的节点数组加密数组DEN，根据集合[E]的节点顺序构建权重值，客户信用度越高权重值越大，将所述数组DEN根据所述权重值加入每个节点中的数据集，并将所述数据集构建集合A，A＝[a1,a2,a3……az]，所述z为数据集总量，将时间段t1构建x个数据链，在所述个D顶点上，每个顶点对应一个数据链，由每个数据链为一列构建一个矩阵作为映射关系网数组DEN的GTP模型(DEN,x)，模型GTP(DEN,x)的数学表现形式如下：

所述a1，1表示在最高客户等级与客户信用度最高的数据集，所述矩阵根据先行后列顺序进行排序，并且根据所述GTP(DEN,x)矩阵确定加密权重的节点顺序存储数据集，在所述顶点中安装有加密系统的服务器，从顶点为各个普通节点连接的若干个计算机终端；每个普通节点中的数据集S份并且分配到S个不同服务器，在所述的服务器中进行二次加密。

一种客户合作数据管理系统，其特征在于，所述系统包括：数据管理系统，存储器和处理器，所述数据管理系统和处理器可存储在存储器中，所述数据管理系统，存储器和处理器可在所述处理器上运行计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法中的任一一种客户合作数据管理方法中的步骤。

本发明的有益效果为：本发明通过对客户提供的合作数据进行判断，判断合作信息的准确性，并且根据客户公司合作信息进行分组，通过分组信息构建矩阵，并将矩阵将多个客户的合作信息进行对比，可以更为明确的获取与客户合作的优势与劣势。

附图说明

通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本发明的上述以及其他特征将更加明显，本发明附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，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他的附图，在附

图中：

图1所示为一种客户合作数据管理方法的流程图。

具体实施方式

以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

如图1所示的一种客户合作数据管理方法：

S100：获取各个客户的合作信息；

S200：通过所述合作信息分析并得到客户合作等级；

S300：根据合作等级与合作信息构建合作矩阵网络；

S400：通过分布式存与客户的合作信息，并保证数据的隐蔽性。

进一步地，在所述步骤S100中，将所述客户的合作信息包括：签订的合同信息，其中包括除了客户隐私信息外的营业信息、资产信息、负债信息、客户资产抗风险信息，获取客户的合作信息时需通过客户同意。

进一步地，在所述步骤S200中，所述根据客户的基础信息进行判断客户的合作意向，根据所述合作意向定义用户合作等级，根据用户合作等级进行分组，将分组信息根据客户的关注状况加以权重设定，所述设定方法为：将客户合作信息进行整合并初步判断，通过Logit模型判断客户信用，对客户信用分级，通过分级并判断客户的客户合作等级。

进一步地，将所述分组后的客户的合同进行筛选，并且将筛选后的合同将合同中的，应用于数据提供方，所述方法包括：获取多条第一原始数据；

采用加盐哈希算法对客户合作数据的原始数据进行处理，得到第一文件，所述第一文将所述第一文件发送至数据接收方，以使所述数据接收方基于所述第一文件对多条所述第一原始数据进行抽样验证，得到第一验证结果；

获取所述数据接收方返回的所述第一验证结果，并结合第二验证结果确定是否进行数据合作，其中，所述第二验证结果为所述数据提供方对所述数据接收方的多条第二原始数据进行抽样验证之后的结果，如果确定进行数据合作，则向所述数据接收方发送多条所述第一原始数据，以及接收所述数据接收方发送的多条所述第二原始数据，在结合第二验证结果确定是否进行数据合作之前，所述方法还包括：获取第二文件，其中，所述第二文件为所述数据接收方通过加盐哈希算法对多条所述第二原始数据进行处理之后得到的包含哈希值的文件；

从所述第二文件中随机抽取待验证哈希值，基于所述待验证哈希值接收所述数据接收方发送的与所述待验证哈希值对应的待验证原始数据和所述待验证原始数据对应的盐，其中，所述待验证原始数据为多条所述第二原始数据中的部分数据，验证所述待验证原始数据是否满足预设要求，如果满足所述预设要求，则验证所述待验证原始数据和所述待验证原始数据对应的盐在进行哈希运算后，得到的哈希值是否与所述待验证哈希值相同，如果相同，则得到验证通过的结果，并将所述验证通过的结果作为所述第二验证结果，如果不满足或不相同，则得到验证失败的结果，并将所述验证失败的结果作为所述第二验证结果；

通过第一验证结果与第二验证结果判断客户合作数据的信用度。

进一步地，根据客户合作等级与客户合作信息构建合作矩阵网络的方法为：

将客户的合作信息进行客户合作等级分类后进行分布式存储，将客户的合作信息存储进入节点中存储，对每个节点对应设置一个节点状态sta，sta表示为T或F，所述T表示接入网络传输状态，所述F表示加密保护状态，设定所述普通节点的状态初始值为F，并通过所述状态构建合作矩阵网络，所述合作矩阵网络是当节点状态sta为T时，所述节点处于网络传输状态，根据客户的合作信息进行客户合作等级构成顶点集V和超边集E组成,组成超图G＝(V,E)，所述顶点集V为客户合作等级，所述超边集E为客户的合作信息；

读取节点状态，当节点状态为T时，将获取的客户信用度与节点存储的客户合作信息进行整合，并获取客户信用度最大的节点标记为m1，将客户信用度次于节点m1的节点定义为m2，并将所述节点定义以此类推，将节点定义中的客户合作信息构建具有时间顺序集合[E]，通过超图G＝(V,E)对所述节点状态为T时的节点的网络状态判断，获取超图中各个顶点V与超边集E中的客户合作信息结合集合[E]，将客户合作信息定义为L(i，j)，其中i表示为客户的分级，j表示为集合[E]的顺序。

进一步地，对所述存在网络安全风险的顶底进行二次加密，所述方法为：

将合作矩阵网络的节点进行编号，并且将所述集合view顶点数量进行统计记录为D，并且根据编号将与顶点连接的节点数组加密数组DEN，根据集合[E]的节点顺序构建权重值，客户信用度越高权重值越大，将所述数组DEN根据所述权重值加入每个节点中的数据集，并将所述数据集构建集合A，A＝[a1,a2,a3……az]，所述z为数据集总量，将时间段t1构建x个数据链，在所述个D顶点上，每个顶点对应一个数据链，由每个数据链为一列构建一个矩阵作为映射关系网数组DEN的GTP模型(DEN,x)，模型GTP(DEN,x)的数学表现形式如下：

所述a1，1表示在最高客户等级与客户信用度最高的数据集，所述矩阵根据先行后列顺序进行排序，并且根据所述GTP(DEN,x)矩阵确定加密权重的节点顺序存储数据集，在所述顶点中安装有加密系统的服务器，从顶点为各个普通节点连接的若干个计算机终端；每个普通节点中的数据集S份并且分配到S个不同服务器，在所述的服务器中进行二次加密。

一种客户合作数据管理系统，其特征在于，所述系统包括：数据管理系统，存储器和处理器，所述数据管理系统和处理器可存储在存储器中，所述数据管理系统，存储器和处理器可在所述处理器上运行计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法中的任一一种客户合作数据管理方法中的步骤。

优选地，所述加盐哈希算法包括：加盐md5算法。

应用于数据提供方，所述装置包括：获取模块，用于获取多条第一原始数据；

处理模块，用于采用加盐哈希算法对每条第一原始数据进行处理，得到第一文件，所述第一文件包括对多条所述第一原始数据进行哈希处理后得到的哈希值；

发送模块，用于将所述第一文件发送至数据接收方，以使所述数据接收方基于所述第一文件对多条所述第一原始数据进行抽样验证，得到第一验证结果；

确定模块，用于获取所述数据接收方返回的所述第一验证结果，并结合第二验证结果确定是否进行数据合作，其中，所述第二验证结果为所述数据提供方对所述数据接收方的多条第二原始数据进行抽样验证之后的结果；

数据合作模块，如果确定进行数据合作，则向所述数据接收方发送多条所述第一原始数据，以及接收所述数据接收方发送的多条所述第二原始数据；

在结合第二验证结果确定是否进行数据合作之前，所述装置还包括：获取第二文件，其中，所述第二文件为所述数据接收方通过加盐哈希算法对多条所述第二原始数据进行处理之后得到的包含哈希值的文件；

从所述第二文件中随机抽取待验证哈希值；

基于所述待验证哈希值接收所述数据接收方发送的与所述待验证哈希值对应的待验证原始数据和所述待验证原始数据对应的盐，其中，所述待验证原始数据为多条所述第二原始数据中的部分数据；

验证所述待验证原始数据是否满足预设要求；

如果满足所述预设要求，则验证所述待验证原始数据和所述待验证原始数据对应的盐在进行哈希运算后，得到的哈希值是否与所述待验证哈希值相同；

如果相同，则得到验证通过的结果，并将所述验证通过的结果作为所述第二验证结果；

如果不满足或不相同，则得到验证失败的结果，并将所述验证失败的结果作为所述第二验证结果。

所述处理模块包括：加盐处理单元，用于对每条所述第一原始数据进行加盐处理，得到加盐后的数据；

哈希运算单元，用于对所述加盐后的数据进行哈希运算，得到多个哈希值；

生成单元，用于根据所述多个哈希值生成所述第一文件。

应用于数据接收方，所述装置包括：接收模块，用于接收数据提供方发送的第一文件，其中，所述第一文件为所述数据提供方通过加盐哈希算法对多条第一原始数据进行处理之后得到的包含哈希值的文件；

验证模块，用于基于所述第一文件对多条所述第一原始数据进行抽样验证，得到第一验证结果；

确定模块，用于获取所述数据提供方返回的第二验证结果，并结合所述第一验证结果确定是否进行数据合作，其中，所述第二验证结果为所述数据提供方对所述数据接收方的多条第二原始数据进行抽样验证之后的结果；

数据合作模块，如果确定进行数据合作，则向所述数据提供方发送多条所述第二原始数据，以及接收所述数据提供方发送的多条所述第一原始数据；

所述装置还包括：

获取第二文件，其中，所述第二文件为所述数据接收方通过加盐哈希算法对多条所述第二原始数据进行处理之后得到的包含哈希值的文件；

从所述第二文件中随机抽取待验证哈希值；

基于所述待验证哈希值接收所述数据接收方发送的与所述待验证哈希值对应的待验证原始数据和所述待验证原始数据对应的盐，其中，所述待验证原始数据为多条所述第二原始数据中的部分数据；

验证所述待验证原始数据是否满足预设要求；

如果满足所述预设要求，则验证所述待验证原始数据和所述待验证原始数据对应的盐在进行哈希运算后，得到的哈希值是否与所述待验证哈希值相同；

如果相同，则得到验证通过的结果，并将所述验证通过的结果作为所述第二验证结果；

如果不满足或不相同，则得到验证失败的结果，并将所述验证失败的结果作为所述第二验证结果。

尽管本发明的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，从而有效地涵盖本发明的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本发明进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本发明的非实质性改动仍可代表本发明的等效改动。

Claims (7)

1.一种客户合作数据管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S100：获取各个客户的合作信息；

S200：通过所述合作信息分析并得到客户合作等级；

S300：根据合作等级与合作信息构建合作矩阵网络；

S400：通过分布式存与客户的合作信息，并保证数据的隐蔽性。

2.根据权利要求1所述的一种客户合作数据管理方法，其特征在于，在所述步骤S100中，将所述客户的合作信息包括：签订的合同信息，其中包括除了客户隐私信息外的营业信息、资产信息、负债信息、客户资产抗风险信息，获取客户的合作信息时需通过客户同意。

3.根据权利要求1所述的一种客户合作数据管理方法，其特征在于，在所述步骤S200中，所述根据客户的基础信息进行判断客户的合作意向，根据所述合作意向定义用户合作等级，根据用户合作等级进行分组，将分组信息根据客户的关注状况加以权重设定，所述设定方法为：将客户合作信息进行整合并初步判断，通过Logit模型判断客户信用，对客户信用分级，通过分级并判断客户的客户合作等级。

4.根据权利要求3所述的一种客户合作数据管理方法，其特征在于，将所述分组后的客户的合同进行筛选，并且将筛选后的合同将合同中的，应用于数据提供方，所述方法包括：获取多条第一原始数据；

采用加盐哈希算法对客户合作数据的原始数据进行处理，得到第一文件，所述第一文将所述第一文件发送至数据接收方，以使所述数据接收方基于所述第一文件对多条所述第一原始数据进行抽样验证，得到第一验证结果；

获取所述数据接收方返回的所述第一验证结果，并结合第二验证结果确定是否进行数据合作，其中，所述第二验证结果为所述数据提供方对所述数据接收方的多条第二原始数据进行抽样验证之后的结果，如果确定进行数据合作，则向所述数据接收方发送多条所述第一原始数据，以及接收所述数据接收方发送的多条所述第二原始数据，在结合第二验证结果确定是否进行数据合作之前，所述方法还包括：获取第二文件，其中，所述第二文件为所述数据接收方通过加盐哈希算法对多条所述第二原始数据进行处理之后得到的包含哈希值的文件；

从所述第二文件中随机抽取待验证哈希值，基于所述待验证哈希值接收所述数据接收方发送的与所述待验证哈希值对应的待验证原始数据和所述待验证原始数据对应的盐，其中，所述待验证原始数据为多条所述第二原始数据中的部分数据，验证所述待验证原始数据是否满足预设要求，如果满足所述预设要求，则验证所述待验证原始数据和所述待验证原始数据对应的盐在进行哈希运算后，得到的哈希值是否与所述待验证哈希值相同，如果相同，则得到验证通过的结果，并将所述验证通过的结果作为所述第二验证结果，如果不满足或不相同，则得到验证失败的结果，并将所述验证失败的结果作为所述第二验证结果；

通过第一验证结果与第二验证结果判断客户合作数据的信用度。

5.根据权利要求1所述的一种客户合作数据管理方法，其特征在于，根据客户合作等级与客户合作信息构建合作矩阵网络的方法为：

将客户的合作信息进行客户合作等级分类后进行分布式存储，将客户的合作信息存储进入节点中存储，对每个节点对应设置一个节点状态sta，sta表示为T或F，所述T表示接入网络传输状态，所述F表示加密保护状态，设定所述普通节点的状态初始值为F，并通过所述状态构建合作矩阵网络，所述合作矩阵网络是当节点状态sta为T时，所述节点处于网络传输状态，根据客户的合作信息进行客户合作等级构成顶点集V和超边集E组成,组成超图G＝(V,E)，所述顶点集V为客户合作等级，所述超边集E为客户的合作信息；

读取节点状态，当节点状态为T时，将获取的客户信用度与节点存储的客户合作信息进行整合，并获取客户信用度最大的节点标记为m1，将客户信用度次于节点m1的节点定义为m2，并将所述节点定义以此类推，将节点定义中的客户合作信息构建具有时间顺序集合[E]，通过超图G＝(V,E)对所述节点状态为T时的节点的网络状态判断，获取超图中各个顶点V与超边集E中的客户合作信息结合集合[E]，将客户合作信息定义为L(i，j)，其中i表示为客户的分级，j表示为集合[E]的顺序。

6.根据权利要求5所述的一种客户合作数据管理方法，其特征在于，对所述存在网络安全风险的顶底进行二次加密，所述方法为：

将合作矩阵网络的节点进行编号，并且将所述集合view顶点数量进行统计记录为D，并且根据编号将与顶点连接的节点数组加密数组DEN，根据集合[E]的节点顺序构建权重值，客户信用度越高权重值越大，将所述数组DEN根据所述权重值加入每个节点中的数据集，并将所述数据集构建集合A，A＝[a1,a2,a3……az]，所述z为数据集总量，将时间段t1构建x个数据链，在所述个D顶点上，每个顶点对应一个数据链，由每个数据链为一列构建一个矩阵作为映射关系网数组DEN的GTP模型(DEN,x)，模型GTP(DEN,x)的数学表现形式如下：

所述a1，1表示在最高客户等级与客户信用度最高的数据集，所述矩阵根据先行后列顺序进行排序，并且根据所述GTP(DEN,x)矩阵确定加密权重的节点顺序存储数据集，在所述顶点中安装有加密系统的服务器，从顶点为各个普通节点连接的若干个计算机终端；每个普通节点中的数据集S份并且分配到S个不同服务器，在所述的服务器中进行二次加密。

7.一种客户合作数据管理系统，其特征在于，所述系统包括：数据管理系统，存储器和处理器，所述数据管理系统和处理器可存储在存储器中，所述数据管理系统，存储器和处理器可在所述处理器上运行计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-6中的任一一种客户合作数据管理方法中的步骤。