[发明专利]电子信息数据关联关系分析方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种电子信息数据关联关系分析方法，其特征在于，构建NLP分词模型和NLP语义模型时，包括步骤：

S11、对已有的各分析对象的不同类型的电子信息数据，进行逆向解析和/或数据转换，生成对应的明文文本数据；所述电子信息数据包括一种以上的互联网应用生成的数据；

S12、将所述明文文本数据处理为结构化数据或半结构化数据，并根据预设的多层级的数据分类体系结构存储所述明文文本数据；

S13、根据所述明文文本数据中的特定数据生成关键信息并设定对应的标注信息；所述特定数据为能够在跨应用关联分析中发挥作用的数据；所述关键信息包括：实名信息、虚拟账号信息、地理位置信息、支付信息、手机号信息、车牌信息中的一种或多种个人信息，以及，所述个人信息的属性系信息，以及，所述个人信息间的关联信息；

S14、对存储于特定存储位置的所述关键信息进行二次构建，包括：构建至少包括应用信息资料库、虚拟信息资料库、实名资料库、支付账号资料库和地理位置资料库的资料库集；所述资料库集中的各资料库用于分类存储所述关键信息；

S15、以所述资料库集中的关键信息和明文文本数据为训练语料进行NLP分词模型的训练和NLP语义模型的训练；所述NLP分词模型和所述NLP语义模型用于从所述明文文本数据筛选出各所述关键信息，并根据所述关键信息间的关系属性构建三元组信息：“实体-关系-实体”以及“实体-属性-实体”基本逻辑关系；所述关系属性包括隶属关系、关联类型、关系次数和关联时间中的一种多或多种；

还包括，根据所述NLP分词模型和所述NLP语义模型构建关系图谱，包括步骤：

S16、在构建当前分析对象的电子信息数据关联关系时，获取当前分析对象的不同类型的电子信息数据，并对所述电子信息数据进行逆向解析和/或数据转换，生成对应的当前明文文本数据；

S17、以所述当前明文文本数据为输入，根据所述NLP分词模型和所述NLP语义模型筛选出各所需关键信息并根据所述关键信息间的关系属性构建三元组信息：“实体-关系-实体”以及“实体-属性-实体”基本逻辑关系；

S18、根据所述关键信息间的关系属性和“实体-关系-实体”以及“实体-属性-实体”基本逻辑关系，分别构建各所述当前分析对象的关系图谱；

S19、根据预设的评分规则确定所述关系图谱中各实名信息之间的关系评分，并根据关系评分的评分结果和所述关系图谱生成分析结果；所述评分规则包括：

将结构化数据中直接参与的主体确定为显性结果；将通过字段和文本分析的方式提取的昵称、账号、邮箱、联系方式和卡号确定为半隐性结果；将通过语义分析提取的实体和属性确定为隐性结果；所述主体包括实名认证信息、APP账户信息和关系属性。

2.根据权利要求1所述的电子信息数据关联关系分析方法，其特征在于，所述互联网应用包括：

社交类应用、出行类应用、导航类应用、支付类应用，订单类应用和消费类应用中的一类或多类。

3.根据权利要求1所述的电子信息数据关联关系分析方法，其特征在于，所述个人信息还包括：

备注名、昵称、银行账户、虚拟交易账户中的一种或多种，以及，具有账号属性的主体的属性信息、社交聊天中涉及的账号类信息和账户类信息，交易行为中涉及的账号类信息和账户类信息，和，各应用中存在的涉及主体身份的信息。