[發明專利]一種基于多粒度信息融合的職務犯罪篩查系統及方法

有效

• 申請號: 202010851950.0
• 申請日: 2020-08-21
• 公開（公告）號: CN112016004B
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發明（設計）人: 王國胤;李培森;胡軍;楊冬梅;陳珂
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06Q50/00;G06Q50/26
• 代理公司: 重慶輝騰律師事務所 50215
• 代理人: 王海軍

1.一種基于多粒度信息融合的職務犯罪篩查系統，其特征在于，所述篩查系統包括數據采集服務器系統、數據存儲服務器、中心計算服務器、網絡通信服務器以及若干客戶端；

所述數據采集服務器系統包括若干采集終端，所述若干采集終端共同采集涉案人員的多源數據信息；

所述數據存儲服務器用于對所述數據采集服務器所采集到的多源數據信息分類存儲；

所述中心計算服務器包括數據讀寫接口、數據融合模塊、數據認知模塊、數據相似度計算模塊、數據推薦模塊和數據通信模塊；

所述數據讀寫接口通過物理介質與所述數據存儲服務器進行接口通信，并與所述中心計算服務器的其他模塊進行數據通信；

所述數據融合模塊用于根據數據讀寫接口獲取到的多源數據信息進行預處理后采用多粒度融合處理；

所述數據認知模塊用于從多粒度融合后的融合特征中選取出低維向量，所述數據認知模塊包括層級排列的多個數據特征層、激活函數計算模塊以及分布函數模塊；在滿足分布函數模塊所預設的分布函數下，按照所述激活函數計算模塊所構建出的激活函數，逐層計算每個數據特征層的向量，直至計算出最后一層的低維向量；

其中，選取低維向量所采用的數據篩選函數定義如下：

r_n＝σ(w⁽¹⁾x_n+b⁽¹⁾)

第K-1層及第K層定義如下：

μ＝w₁^(K-1)r_n+b₁^(K-1),v＝w₂^(K-1)r_n+b₂^(K-1)

其中，r_n表示涉案人員的n個屬性的向量的初始表示；表示涉案人員的n個屬性在第k層的向量表示即涉案人員所學習到的低維向量；K為數據認知轉換的層數總和；σ表示激活函數；μ代表服從案件數據的均值學習到的向量表示；ν代表一層根據案件數據方差學習到的向量表示；E表示預設的分布函數；w表示權重矩陣，即在深度學習過程中模型學習到的每個屬性的權重值；b表示偏置向量；上標表示數據認知轉換的層數，w^(k)表示第k層中多粒度融合處理后案件數據的屬性的權重值；b^(k)表示第k層中多粒度融合處理后案件數據的偏置向量，/和/及/和/分別表示根據實際數據分布的均值和方差約束后的學習到的權重值和偏置值；

所述數據相似度計算模塊用于對涉案人員及其密切人員按照選取后的融合特征進行相似度計算；

所述數據推薦模塊用于對計算出相似度距離最近的K個密切人員進行推薦；

所述數據通信模塊用于接收所述推薦模塊所發出的K個密切人員信息，并上傳至給網絡通信服務器；

所述網絡通信服務器用于傳輸所述中心計算服務器所計算出密切人員信息結果；

所述客戶端用于從網絡通信服務器接收所推薦出的密切人員信息結果或從所述數據存儲服務器中查詢特定的涉案人員信息以及與其相關人員的多源數據信息。

2.根據權利要求1所述的一種基于多粒度信息融合的職務犯罪篩查系統，其特征在于，所述數據融合模塊包括多個子模塊：

關系網絡構建模塊，用于構建出涉案人員的信息關系網絡；

關系網絡增刪模塊，用于在所述信息關系網絡中添加各涉案人員之間的附加線索信息；

函數融合模塊，用于根據信息關系網絡和附加線索信息按照融合函數計算出涉案人員的融合特征。