[发明专利]串并案关联性分析方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种串并案关联性分析方法，其特征在于，包括：

获取相同案件类型中的至少两个笔录数据；

对每一所述笔录数据进行数据处理，以生成所述笔录数据的若干个特征标签；

取任意两个笔录数据中的人物属性标签进行匹配，并输出匹配结果；其中，所述人物属性标签为所述特征标签中的一种；

对当前两个笔录数据进行相似度计算，生成当前两个笔录数据的相似度矩阵；

根据所述相似度矩阵对所述笔录数据进行聚类，并输出聚类结果；

根据所述匹配结果和所述聚类结果确定当前两个笔录数据的关联程度。

2.如权利要求1所述的串并案关联性分析方法，其特征在于，所述特征标签还包括时间段标签、日期标签、地点性质标签、地区位置标签、年龄段标签和作案手段标签中的至少一种。

3.如权利要求1所述的串并案关联性分析方法，其特征在于，所述对当前两个笔录数据进行相似度计算，生成当前两个笔录数据的相似度矩阵，包括：

计算当前两个笔录数据中单个特征标签的相似度；

根据所述单个特征标签的相似度计算当前两个笔录数据的综合相似度；

根据所述综合相似度生成相似度矩阵。

4.如权利要求1所述的串并案关联性分析方法，其特征在于，所述人物属性标签包括身份证、手机号、银行账户、支付宝账号和车牌号中的至少两种特征数据；则，所述取任意两个笔录数据中的人物属性标签进行匹配，并输出匹配结果，包括：

取任意两个笔录数据中的人物属性标签进行匹配，判断所述人物属性标签中是否至少有一种特征数据匹配成功；

若是，则判定人物属性标签匹配成功；若否，则判定人物属性标签匹配失败。

5.如权利要求1所述的串并案关联性分析方法，其特征在于，所述根据所述匹配结果和所述聚类结果输出当前两个笔录数据的关联程度，包括：

当所述匹配结果为匹配成功，且所述聚类结果为在同一个密集簇时，将当前两个笔录数据标记为一级关联数据；

当所述匹配结果为匹配成功，且所述聚类结果为不在同一个密集簇时，将当前两个笔录数据标记为二级关联数据；

当所述匹配结果为匹配不成功，且所述聚类结果为在同一个密集簇时，将当前两个笔录数据标记为三级关联数据。

6.一种串并案关联性分析装置，其特征在于，包括：

笔录数据获取模块，用于获取相同案件类型中的至少两个笔录数据；

数据处理模块，用于对每一所述笔录数据进行数据处理，以生成所述笔录数据的若干个特征标签；

特征标签匹配模块，用于取任意两个笔录数据中的人物属性标签进行匹配，并输出匹配结果；其中，所述人物属性标签为所述特征标签中的一种；

相似度计算模块，用于对当前两个笔录数据进行相似度计算，生成当前两个笔录数据的相似度矩阵；

聚类模块，用于根据所述相似度矩阵对所述笔录数据进行聚类，并输出聚类结果；

关联程度确定模块，用于根据所述匹配结果和聚类结果确定当前两个笔录数据的关联程度。

7.如权利要求6所述的串并案关联性分析装置，其特征在于，所述相似度计算模块，具体用于：

计算当前两个笔录数据中单个特征标签的相似度；

根据所述单个特征标签的相似度计算当前两个笔录数据的综合相似度；

根据所述综合相似度生成相似度矩阵。

8.如权利要求6所述的串并案关联性分析装置，其特征在于，所述关联程度确定模块，具体用于：

当所述匹配结果为匹配成功，且所述聚类结果为在同一个密集簇时，将当前两个笔录数据标记为一级关联数据；

当所述匹配结果为匹配成功，且所述聚类结果为不在同一个密集簇时，将当前两个笔录数据标记为二级关联数据；

当所述匹配结果为匹配不成功，且所述聚类结果为在同一个密集簇时，将当前两个笔录数据标记为三级关联数据。