摘要
本发明提供一种基于人工智能的数据分析方法,包括:将收集的多来源数据进行整合、清洗后存储到关系型数据库,设计基于实体‑关系的数据模型来构建节点和关系,并将其存储到关系型数据库;通过社区发现算法、图神经网络和量化分析对知识图谱进行分析计算,以捕捉知识图谱的复杂特征和潜在异常情况;通过集成算法对社区发现算法、图神经网络和量化分析的三种结果进行拟合,以多方加权投票的方式生成最终的可疑分数判定。本发明从成千上万甚至几十万条数据中抽取疑似问题线索,为案件查办提供可能的线索方向,让问题发现变得更及时,让监督变得更精准高效,提高办案效率。
技术关键词
数据分析方法
关系型数据库
社区发现算法
Louvain算法
节点
实体
集成算法
数据库管理系统
标签
图谱
算法功能
社区结构
阶段
线索
数据分布
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网络
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多源异构数据
异构数据分析方法
节点依赖关系
训练特征
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