[发明专利]基于知识图谱的监察异常数据识别方法及系统在审
| 申请号： | 202211654815.2 | 申请日： | 2022-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN116186235A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 才盼;杨智敏 | 申请（专利权）人： | 江苏税软软件科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/335 | 分类号： | G06F16/335;G06F16/36 |
| 代理公司： | 无锡华源专利商标事务所(普通合伙) 32228 | 代理人： | 过顾佳 |
| 地址： | 214000 江苏省无锡市新*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 知识 图谱 监察 异常 数据 识别 方法 系统 | ||
1.一种基于知识图谱的监察异常数据识别方法，其特征是，所述监察异常数据的识别方法包括：
提供待识别的监察数据，并构建所述监察数据的知识图谱，在构建知识图谱时，利用预设的异常判断准则进行初步筛选；
对构建的知识图谱，基于强连通图方式进行异常数据的识别。
2.根据权利要求1所述基于知识图谱的监察异常数据识别方法，其特征是：对待识别的监察数据，包括第一监察信息、第二监察信息、第三监察信息、第四监察信息、第五监察信息、第六监察信息、第七监察信息和/或第八监察信息；
对构建的知识图谱，以三元组的方式进行节点存储。
3.根据权利要求1所述基于知识图谱的监察异常数据识别方法，其特征是：基于强连图方式进行异常数据识别时，对标签数据进行遍历并划分强连子图，其中，在划分强连子图时，
其中，Q为划分强连子图时的集成度，m为知识图谱内的所有节点总权重，Ai,j为节点i与节点j之间的权重；ki为节点i的连接权重，kj为节点j的连接权重，c代表顶点被分配到的社区，δ为判断节点i与节点j是否被划分在同一个社区中。
4.根据权利要求2所述基于知识图谱的监察异常数据识别方法，其特征是：基于待识别的监察数据构建知识图谱时，对待识别的监察数据进行脱敏处理。
5.一种基于知识图谱的监察异常数据识别系统，其特征是，包括异常数据识别处理器，其中，
对待识别的监察数据，异常数据识别处理器采用上述权利要求1～权利要求4任一项的识别方法进行识别处理。
6.根据权利要求5所述基于知识图谱的监察异常数据识别系统，其特征是，所述异常数据识别处理器包括计算机。
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