一种面向检察监督业务的多层级模型关联分析方法

本发明提出了一种面向检察监督业务的多层级模型关联分析方法，包括以下步骤：在数据层中，通过分布式协同系统获取海量法律监督案例数据，并采用表示学习方法提取业务特征，构建业务特征空间；在逻辑层中，将多源异构数据转换为结构化知识图谱，并通过可视化交互接口获取专家经验，生成业务特征向量；在规则层中，基于类案数据和专家知识约束，提取监督规则集，并通过相关性计算技术筛选和融合规则，构建适用于复杂监督业务的监督模型。本申请基于知识图谱与分布式技术，实现海量数据高效处理和类案精准匹配，提升监督效率。通过多级关联分析结合专家经验优化监督规则，支持跨域业务需求，利用多模型分析挖掘法律监督规律，全面提升智能监管水平。