[发明专利]一种大数据环境下的特殊人名与籍贯关联方法及系统在审

专利信息
申请号: 201610518359.7 申请日: 2016-07-04
公开(公告)号: CN106156316A 公开(公告)日: 2016-11-23
发明(设计)人: 王峰 申请(专利权)人: 长江大学
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 武汉智嘉联合知识产权代理事务所(普通合伙) 42231 代理人: 黄君军
地址: 434023*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 一种大数据环境下的特殊人名与籍贯关联方法,包括如下步骤:S1、采集人名与籍贯信息,包括人名的姓氏、读音、籍贯地,并对人名与籍贯信息进行数据融合、数据采样与挖掘得到采集与挖掘后的数据;同时跳转到步骤S2、步骤S3;S2、筛除采集与挖掘后的数据中的常见人名,并对筛除后的数据进行特殊人名甄别与标记;通过分类校验特殊人名与常见人名进行分类校验得到样本数据结构的定义;并跳转到步骤S4;S3、对采集与挖掘后的数据进行特征提取并建立关联规则;并跳转到步骤S4;S4、根据样本数据结构的定义以及提取的特征、关联规则建立特殊人名集合与特征库;S5、根据特殊人名集合与特征库建立推断模型SNNPAR,并根据模型SNNPAR进行特殊人名与籍贯、地域推断。
搜索关键词: 一种 数据 环境 特殊 人名 籍贯 关联 方法 系统
【主权项】:
一种大数据环境下的特殊人名与籍贯关联方法,其特征在于,其包括如下步骤:S1、采集人名与籍贯信息,包括人名的姓氏、读音、籍贯地,并对人名与籍贯信息进行数据融合、数据采样与挖掘得到采集与挖掘后的数据;同时跳转到步骤S2、步骤S3;S2、筛除采集与挖掘后的数据中的常见人名,并对筛除后的数据进行特殊人名甄别与标记;通过分类校验特殊人名与常见人名进行分类校验得到样本数据结构的定义;并跳转到步骤S4;S3、对采集与挖掘后的数据进行特征提取并建立关联规则;并跳转到步骤S4;S4、根据样本数据结构的定义以及提取的特征、关联规则建立特殊人名集合与特征库;S5、根据特殊人名集合与特征库建立推断模型SNNPAR,并根据模型SNNPAR进行特殊人名与籍贯、地域推断。
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