RU2016128715A - Обнаружение сети деловых отношений и оценивание релевантности отношения - Google Patents

Обнаружение сети деловых отношений и оценивание релевантности отношения Download PDF

Info

Publication number
RU2016128715A
RU2016128715A RU2016128715A RU2016128715A RU2016128715A RU 2016128715 A RU2016128715 A RU 2016128715A RU 2016128715 A RU2016128715 A RU 2016128715A RU 2016128715 A RU2016128715 A RU 2016128715A RU 2016128715 A RU2016128715 A RU 2016128715A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
subject
entity
network
relevance
data structure
Prior art date
Application number
RU2016128715A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2656698C2 (ru
Inventor
Синь ЮАНЬ
Янь ЛИНЬ
Пол Дуглас БЭЛЛЬЮ
Нипа БАСУ
Анджали РЕДДИ
Робин Фрай ДЭВИС
Алла КРАМСКАЯ
Брайан Скотт КРИГЛЕР
Гуан ЯН
Original Assignee
Дзе Дан Энд Брэдстрит Корпорейшн
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Дзе Дан Энд Брэдстрит Корпорейшн filed Critical Дзе Дан Энд Брэдстрит Корпорейшн
Publication of RU2016128715A publication Critical patent/RU2016128715A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2656698C2 publication Critical patent/RU2656698C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/901—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/9024—Graphs; Linked lists
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/03—Credit; Loans; Processing thereof

Claims (36)

1. Способ, содержащий этапы, на которых:
изучают записи, которые описывают сделки между субъектами;
строят в базе данных структуру данных, которая представляет собой сеть отношений, на основе упомянутых сделок, причем упомянутая сеть отношений представляет (i) первый субъект и (ii) второй субъект, который находится в N уровнях от упомянутого первого субъекта, где N - целое число, больше либо равное 2, причем упомянутая структура данных предоставляет путь от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту через один или несколько промежуточных субъектов; и
вычисляют релевантность упомянутого второго субъекта для упомянутого первого субъекта в зависимости от (a) характеристики упомянутого второго субъекта и (b) релевантности одного или нескольких упомянутых промежуточных субъектов для упомянутого первого субъекта.
2. Способ по п. 1, в котором упомянутая релевантность указывает признак, выбранный из группы, состоящей из (a) риска для упомянутого первого субъекта и (b) возможности для упомянутого первого субъекта.
3. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором:
взвешивают упомянутую характеристику со значением, которое указывает, что упомянутый второй субъект находится в N уровнях от упомянутого первого субъекта в упомянутой структуре данных.
4. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором:
взвешивают упомянутую характеристику со значением, которое указывает критичность для упомянутого второго субъекта, выбранную из группы, состоящей из классификации отраслей, стоимости сделки и информации о продукции.
5. Способ по п. 1, в котором упомянутая сеть отношений содержит цепочку поставок от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту.
6. Способ по п. 1, в котором упомянутая сеть отношений содержит цепочку потребителей от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту.
7. Система, содержащая:
процессор; и
запоминающее устройство, которое содержит команды, которые могут считываться упомянутым процессором, чтобы предписывать упомянутому процессору:
изучить записи, которые описывают сделки между субъектами;
построить в базе данных структуру данных, которая представляет собой сеть отношений, на основе упомянутых сделок, причем упомянутая сеть отношений представляет (i) первый субъект и (ii) второй субъект, который находится в N уровнях от упомянутого первого субъекта, где N - целое число, больше либо равное 2, причем упомянутая структура данных предоставляет путь от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту через один или несколько промежуточных субъектов; и
вычислить релевантность упомянутого второго субъекта для упомянутого первого субъекта в зависимости от (a) характеристики упомянутого второго субъекта и (b) релевантности одного или нескольких упомянутых промежуточных субъектов для упомянутого первого субъекта.
8. Система по п. 7, в которой упомянутая релевантность указывает признак, выбранный из группы, состоящей из (a) риска для упомянутого первого субъекта и (b) возможности для упомянутого первого субъекта.
9. Система по п. 7, в которой упомянутые команды также предписывают упомянутому процессору:
взвесить упомянутую характеристику со значением, которое указывает, что упомянутый второй субъект находится в N уровнях от упомянутого первого субъекта в упомянутой структуре данных.
10. Система по п. 7, в которой упомянутые команды также предписывают упомянутому процессору:
взвесить упомянутую характеристику со значением, которое указывает критичность для упомянутого второго субъекта.
11. Система по п. 7, в которой упомянутая сеть отношений содержит цепочку поставок от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту.
12. Система по п. 7, в которой упомянутая сеть отношений содержит цепочку потребителей от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту.
13. Носитель информации, содержащий:
команды, которые могут считываться процессором, чтобы предписывать упомянутому процессору:
изучить записи, которые описывают сделки между субъектами;
построить в базе данных структуру данных, которая представляет собой сеть отношений, на основе упомянутых сделок, причем упомянутая сеть отношений представляет (i) первый субъект и (ii) второй субъект, который отделен от упомянутого первого субъекта N уровнями, где N - целое число, больше либо равное 2, причем упомянутая структура данных предоставляет путь от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту через один или несколько промежуточных субъектов; и
вычислить релевантность упомянутого второго субъекта для упомянутого первого субъекта в зависимости от (a) характеристики упомянутого второго субъекта и (b) релевантности одного или нескольких упомянутых промежуточных субъектов для упомянутого первого субъекта.
14. Носитель информации по п. 13, в котором упомянутая релевантность указывает признак, выбранный из группы, состоящей из (a) риска для упомянутого первого субъекта и (b) возможности для упомянутого первого субъекта.
15. Носитель информации по п. 13, в котором упомянутые команды также предписывают упомянутому процессору:
взвесить упомянутую характеристику со значением, которое указывает, что упомянутый второй субъект находится в N уровнях от упомянутого первого субъекта в упомянутой структуре данных.
16. Носитель информации по п. 13, в котором упомянутые команды также предписывают упомянутому процессору:
взвесить упомянутую характеристику со значением, которое указывает критичность для упомянутого второго субъекта.
17. Носитель информации по п. 13, в котором упомянутая сеть отношений содержит цепочку поставок от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту.
18. Носитель информации по п. 13, в котором упомянутая сеть отношений содержит цепочку потребителей от упомянутого второго субъекта к упомянутому первому субъекту.
RU2016128715A 2013-12-20 2014-08-06 Обнаружение сети деловых отношений и оценивание релевантности отношения RU2656698C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201361919088P 2013-12-20 2013-12-20
US61/919,088 2013-12-20
PCT/US2014/049920 WO2015094417A1 (en) 2013-12-20 2014-08-06 Discovering a business relationship network, and assessing a relevance of a relationship

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2016128715A true RU2016128715A (ru) 2018-01-25
RU2656698C2 RU2656698C2 (ru) 2018-06-06

Family

ID=53400410

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016128715A RU2656698C2 (ru) 2013-12-20 2014-08-06 Обнаружение сети деловых отношений и оценивание релевантности отношения

Country Status (12)

Country Link
US (1) US20150178645A1 (ru)
EP (1) EP3084693A4 (ru)
JP (1) JP6340428B2 (ru)
KR (1) KR20160099692A (ru)
AU (1) AU2014367245A1 (ru)
BR (1) BR112016014479A8 (ru)
CA (1) CA2934461A1 (ru)
PE (1) PE20161164A1 (ru)
PH (1) PH12016501202A1 (ru)
RU (1) RU2656698C2 (ru)
SG (1) SG11201605069UA (ru)
WO (1) WO2015094417A1 (ru)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10630706B2 (en) * 2015-10-21 2020-04-21 Vmware, Inc. Modeling behavior in a network
US10666675B1 (en) 2016-09-27 2020-05-26 Ca, Inc. Systems and methods for creating automatic computer-generated classifications
KR20190064238A (ko) * 2017-11-30 2019-06-10 (주)비즈니스온커뮤니케이션 가치사슬 추출 장치 및 이를 이용한 가치사슬 추출 방법
US10664799B2 (en) 2018-06-29 2020-05-26 OMNY, Inc. Supply mesh platform
US11094013B2 (en) 2018-11-01 2021-08-17 OMNY, Inc. Private currency and trade engine
JP7231449B2 (ja) * 2019-03-18 2023-03-01 株式会社日立製作所 信用分析支援方法、信用分析支援システム、およびノード
KR102303114B1 (ko) 2019-08-03 2021-09-16 선태군 도매업자 네트워크 시스템 및 그의 처리 방법
EP4154084A1 (en) * 2020-05-20 2023-03-29 LiveRamp, Inc. Entity resolution data structure system and method
JP7461317B2 (ja) 2021-03-19 2024-04-03 株式会社日立製作所 債権流通システムおよび債権流通方法
WO2023132069A1 (ja) * 2022-01-07 2023-07-13 富士通株式会社 検索方法、検索プログラム、および情報処理装置

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7171379B2 (en) * 2001-03-23 2007-01-30 Restaurant Services, Inc. System, method and computer program product for normalizing data in a supply chain management framework
US8055527B1 (en) * 2001-06-08 2011-11-08 Servigistics, Inc. Policy based automation for a supply chain
JP2005044251A (ja) * 2003-07-25 2005-02-17 Data Place Inc サプライチェーン運転資金供給方法およびシステム
US7295525B2 (en) * 2003-09-11 2007-11-13 Sun Microsystems, Inc. System and method for managing multicast group membership
US7730073B2 (en) * 2003-10-23 2010-06-01 Microsoft Corporation System and a method for presenting related items to a user
US8036907B2 (en) * 2003-12-23 2011-10-11 The Dun & Bradstreet Corporation Method and system for linking business entities using unique identifiers
US20080133391A1 (en) * 2006-09-05 2008-06-05 Kerry Ivan Kurian User interface for sociofinancial systems and methods
JP4391506B2 (ja) * 2006-09-21 2009-12-24 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ 評価装置、評価方法及び評価プログラム
US8249903B2 (en) * 2006-10-10 2012-08-21 Accenture Global Services Limited Method and system of determining and evaluating a business relationship network for forming business relationships
US9317494B2 (en) * 2007-04-03 2016-04-19 Sap Se Graphical hierarchy conversion
US8626618B2 (en) * 2007-11-14 2014-01-07 Panjiva, Inc. Using non-public shipper records to facilitate rating an entity based on public records of supply transactions
JP5186197B2 (ja) * 2007-12-19 2013-04-17 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ 評価装置、評価方法及び評価プログラム
US8326788B2 (en) * 2008-04-29 2012-12-04 International Business Machines Corporation Determining the degree of relevance of alerts in an entity resolution system
US8185430B2 (en) * 2009-01-30 2012-05-22 Bank Of America Corporation Supplier stratification
JP5353523B2 (ja) * 2009-07-23 2013-11-27 日本電気株式会社 グラフ解析装置、グラフ解析方法及びグラフ解析プログラム
US8219552B2 (en) * 2009-10-07 2012-07-10 International Business Machines Corporation Information theory based result merging for searching hierarchical entities across heterogeneous data sources
US20120089534A1 (en) * 2010-10-12 2012-04-12 Sap Ag Business Network Management
US9369285B2 (en) * 2011-04-28 2016-06-14 Qualcomm Incorporated Social network based PKI authentication
CN103391302B (zh) * 2012-05-08 2017-04-12 阿里巴巴集团控股有限公司 一种信息发送的方法及系统
CN104412283B (zh) * 2012-07-05 2017-12-01 弗莱克斯电子有限责任公司 用于控制供应链的方法和系统
US20140278730A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-18 Memorial Healthcare System Vendor management system and method for vendor risk profile and risk relationship generation

Also Published As

Publication number Publication date
BR112016014479A2 (pt) 2017-08-08
EP3084693A1 (en) 2016-10-26
JP2017500663A (ja) 2017-01-05
RU2656698C2 (ru) 2018-06-06
US20150178645A1 (en) 2015-06-25
WO2015094417A1 (en) 2015-06-25
EP3084693A4 (en) 2017-07-05
AU2014367245A1 (en) 2016-07-21
PH12016501202A1 (en) 2016-08-15
JP6340428B2 (ja) 2018-06-06
CA2934461A1 (en) 2015-06-25
BR112016014479A8 (pt) 2020-05-26
PE20161164A1 (es) 2016-10-27
SG11201605069UA (en) 2016-07-28
KR20160099692A (ko) 2016-08-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2016128715A (ru) Обнаружение сети деловых отношений и оценивание релевантности отношения
KR101939554B1 (ko) 일시적 거래 한도 결정
TWI729058B (zh) 基於時間序列的資料預測方法和裝置
Mao et al. Correlating S&P 500 stocks with Twitter data
WO2019114412A1 (zh) 一种基于图结构模型的信用风险控制方法、装置以及设备
Ibrahim et al. How inflationary are oil price hikes? A disaggregated look at Thailand using symmetric and asymmetric cointegration models
Ma et al. On estimation efficiency of the central mean subspace
RU2017107022A (ru) Обнаружение отдаленного контента
US10318540B1 (en) Providing an explanation of a missing fact estimate
Naresh Kumar et al. A new methodology for estimating internal credit risk and bankruptcy prediction under Basel II Regime
US11182436B2 (en) Predicting locations based on transaction records
TW201636877A (zh) 對資料物件篩選分類的方法、裝置以及電子設備
CN104915440A (zh) 一种商品排重方法和系统
Huang et al. Reliability sensitivity analysis of coherent systems based on survival signature
Li et al. Evolution of FDI flows in the global network: 2003–2012
Chang et al. The relationship between the Vietnam stock market and its major trading partners–TECM with bivariate asymmetric GARCH model
CN110458581B (zh) 商户业务周转异常的识别方法及装置
Stockhammar et al. A simple heteroscedasticity removing filter
Amirteimoori et al. Increasing the discrimination power of data envelopment analysis
Shah et al. Performance Study of Time Series Databases
Hung et al. Garch models in forecasting the volatility of the world’s oil prices
US20190065987A1 (en) Capturing knowledge coverage of machine learning models
Liu et al. Jump-detection and curve estimation methods for discontinuous regression functions based on the piecewise B-spline function
CN114860799A (zh) 数据仓库的质量检测方法和装置
Siliverstovs The franc shock and Swiss GDP: how long does it take to start feeling the pain?