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[发明专利]基于区块链的企业数据收集和展示的方法及其系统-CN201810427831.5有效
发明人：刘海霞 -专利权人： 前海梧桐（深圳）数据有限公司
申请日： 2018-05-07 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06F16/25 文献下载
摘要：本发明涉及基于区块链的企业数据收集和展示的方法及其系统，该方法包括抛出合约；智能推荐合约给矿工，矿工自主选择发布的合约信息；对合约进行采信；将采信的合约组成企业区块，嵌入企业区块链内；将承载着新区块的区块链信息发布到所有节点。本发明通过将企业数据以合约的方式打包发送，矿工会自主选择智能推荐的合约，对合约进行采信，符合要求的合约构成新的区块，并嵌入到区块链内，广播至其他节点，与其他区块内的合约形成关联关系，由区块链之间的广播方式，实现便捷地进行企业数据结构化收集和展示，并将原先的合约与新合约通过区块内合约的方式进行关联，完善企业数据以及进一步促进企业之间的联结。
基于区块企业数据收集展示方法及其系统

[发明专利]基于生物特征表达企业要素之间联结方式的方法及其系统-CN201710843358.4有效
发明人：刘海霞 -专利权人： 前海梧桐（深圳）数据有限公司
申请日： 2017-09-18 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及基于生物特征表达企业要素之间联结方式的方法及其系统，该方法包括对特定企业要素的值进行归一化处理；利用归一化处理后的企业要素值按照同一纬度的向量表示，对企业表征向量化，获取原始向量；采用神经网络训练模型进行企业的深度表征，获取企业深度向量；根据企业深度向量获取企业要素之间的内部联结以及外部联结。本发明通过对特定的企业要素的值进行归一化，企业表征向量化及深度向量化，利用获取的企业深度向量获取企业要素的内部联结和外部联结，实现利用生物特征中的神经网络模型与企业要素之间联结有相似之处，为建立企业要素之间深层联结的表达方式提供了依据，有助于对单个企业态势的预测以及对多家企业的背景和态势的分析。
基于生物特征表达企业要素之间联结方式方法及其系统

[发明专利]用于生成企业基本要素作用值的方法及其系统-CN201810636916.4在审
发明人：刘海霞 -专利权人： 前海梧桐（深圳）数据有限公司
申请日： 2018-06-20 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及用于生成企业基本要素作用值的方法及其系统，该方法包括获取企业基本要素；获取企业基本要素的百度指数和投票分数；综合企业基本要素的百度指数和投票分数，获取企业基本要素作用值。本发明通过采用企业基本要素被调用的频次，形成百度指数值，并采用投票机制对企业基本要素进行投票打分，形成投票分数，百度指数值根据数据价值的更新频率要求进行获取，投票分数需与百度指数值的获取频率一致，由百度指数值和投票分数综合形成的企业基本要素的作用值，属于动态价值，依据更新频率要求对百度指数值和投票分数进行调整，使得调整价值较为简单，且能衡量生成的价值，将价值量化，提高价值的准确度。
基本要素投票更新频率价值量化频率一致投票机制综合企业准确度调用衡量

[发明专利]企业基本要素连接组之间的自动交互方法和装置-CN201810635612.6在审
发明人：王睿;邱暖冬 -专利权人： 前海梧桐（深圳）数据有限公司
申请日： 2018-06-20 - 公布日： 2018-11-23 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及企业基本要素连接组之间的自动交互方法和装置，该方法包括获取企业基本要素；对企业基本要素进行处理，形成企业基本要素连接组；对企业基本要素连接组进行排列组合；对排列组合后的企业基本要素连接组内携带的信息进行更新。本发明通过获取的企业基本要素组成企业基本要素连接组，再对企业基本要素连接组进行排列组合，对企业基本要素连接组间自动联结，采用更新信息的方式进行企业基本要素连接组之间的信息交换，实现有效应对使用者对随机知识的深度体系的挖掘需求，企业基本要素组间自动联结，且将各自的信息进行交换，得出可靠的结论。
基本要素连接组排列组合方法和装置自动交互联结更新信息信息交换携带挖掘更新交换

[发明专利]自动识别企业数据价值区块持有人的方法及系统-CN201810427820.7在审
发明人：宋小鹏 -专利权人： 前海梧桐（深圳）数据有限公司
申请日： 2018-05-07 - 公布日： 2018-10-26 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本发明涉及自动识别企业数据价值区块持有人的方法及系统，该方法包括从企业数据内提取自然人实体；获取数据合约；对数据合约可信度以及数据合约的提供人进行审核，确定企业数据价值区块持有人。本发明通过采用区块的方式，对企业数据进行基于维度的区块划分，从企业数据中拆分出基础数据，再从基础数据中提取自然人实体，利用共识算法和投票机制，对形成的数据合约进行真实度审核，并获取真实度满足条件的数据合约对应的提供人，该提供人为企业数据价值区块持有人，实现解决企业价值数据可追溯性、企业价值数据可信度的问题，准确识别企业价值数据区块真正提供人。
企业数据区块价值数据基础数据自动识别可信度真实度获取数据可追溯性满足条件投票机制审核分出算法维度

[发明专利]用于计算企业数据价值标注共识度的方法及系统-CN201810426432.7在审
发明人：刘海霞 -专利权人： 前海梧桐（深圳）数据有限公司
申请日： 2018-05-07 - 公布日： 2018-10-19 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及用于计算企业数据价值标注共识度的方法及系统，该方法包括获取企业数据收集需求；根据需求进行企业数据收集，并对企业数据进行价值标注，形成标价；对标价进行共识度计算，获取多个共识度数值；获取满足要求的共识度数值；将满足要求的共识度数值以及标价作为新区块，进行链接处理。本发明通过根据企业数据收集需求以合约的方式对企业数据进行收集，针对需求方对单条基础数据的单价及对应的投票权重，获取共识度数值，从多个共识度数值内获取满足要求的共识度数值共识度数值及对应的标价作为新区块，与原先的区块做链接处理，实现量化数据并获得共识度，衡量企业数据价值的标注是否合理，避免出现偏差，可准确获取企业数据的需求强度。
企业数据标注标价链接处理基础数据量化数据度计算单价单条区块衡量

[发明专利]基于神经网络算法的企业特性分类计算方法及系统-CN201810427288.9在审
发明人：宋小鹏 -专利权人： 前海梧桐（深圳）数据有限公司
申请日： 2018-05-07 - 公布日： 2018-10-12 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及基于神经网络算法的企业特性分类计算方法及系统，该方法包括获取目标企业的动态信息；从动态信息中拆分出企业资源和企业能力，形成企业相关特性数据；使用机器学习技术以及神经网络算法对企业相关特性数据进行挖掘、分类；建立基础数据数据库；存储分类后的企业相关特性数据。本发明通过对获取的目标企业动态信息进行拆分，再对拆分后的数据进行挖掘和分类，拆分过程中会从企业资源和企业能力入手，则综合考虑企业静态资源和企业动态能力，评价结果更全面和可信，采用神经网络分类方式，应用方便，效率高，拆分的颗粒越精细，分类的颗粒度精细，描绘和评价的准确性增加。
神经网络算法动态信息特性数据分类计算方法及系统企业特性企业资源精细神经网络分类存储分类获取目标基础数据静态资源目标企业企业动态使用机器综合考虑挖掘颗粒度分出数据库可信描绘应用学习

[发明专利]基于人脑神经网络模型的企业要素群表示方法及其系统-CN201810220255.7在审
发明人：陈晓强 -专利权人： 前海梧桐（深圳）数据有限公司
申请日： 2018-03-16 - 公布日： 2018-09-04 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及基于人脑神经网络模型的企业要素群表示方法及其系统，该方法包括构建大脑皮层分区、连接组以及神经元特征；采用大脑皮层分区、连接组以及神经元特征表示企业要素群的细化要素；分析企业要素群中的连接组与大脑皮层分区以及神经元的关系；整合大脑皮层分区、连接组以及神经元特征表示的企业要素群细化要素以及关系，形成企业要素群表示式。本发明基于神经元表示企业决策要素，最细粒度的分解企业数据，能够使企业的信息数据采集具有原子性，降低数据的冗余，并使数据具有更高的实时性和关联性和易扩展性，灵活的评估传统或新兴企业团队能力、资源能力、业务能力，以使企业服务机构或组织对企业的评价更具备全面性和严谨性。
企业要素神经元大脑皮层连接组分区人脑神经网络特征表示细化信息数据采集企业服务企业决策企业数据业务能力资源能力扩展性冗余关联性灵活的全面性实时性细粒度原子性构建整合分解团队评估分析

[发明专利]一种企业运营自动化分析的方法及其系统-CN201711060003.4在审
发明人：刘成浩 -专利权人： 前海梧桐（深圳）数据有限公司
申请日： 2017-11-01 - 公布日： 2018-03-27 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种企业运营自动化分析的方法及其系统，该方法包括获取企业全信息；对企业全信息进行预处理，搭建标准化企业运营自动化分析模型；对企业海量数据分析统计，对统计结果进行参数化；根据参数化结果调整标准化企业运营自动化分析模型，形成定制化企业运营自动化分析系统；将系统与模型匹配，获取具体企业生命周期阶段所需行业参数模型，按照当前企业生命周期阶段调整企业运营中六大要素的优先级参数权重；根据参数模型获取单个企业运营自动化分析系统；对企业家面临的运营风险点及运营决策点进行分类，采用机器学习算法进行校正优化。本发明实现提高企业各方面运营的精度和效率，提高分析准确度，精准刻画企业的运营状态和运营决策需求。
一种企业运营自动化分析方法及其系统

[发明专利]企业特性对企业发展影响的计算方法及其系统-CN201711172482.9在审
发明人：田丁丁 -专利权人： 前海梧桐（深圳）数据有限公司
申请日： 2017-11-22 - 公布日： 2018-03-27 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及企业特性对企业发展影响的计算方法及其系统，该方法包括获取企业动态信息；对企业动态信息进行内容拆分，形成企业资源信息和企业能力信息；将企业资源信息进行分类分层，并对每类每层企业资源信息赋予权重，获取企业资源评价值；采用竞争性标杆或者过程活动标杆方法，设定能力标杆，参照标杆进行企业能力信息分层并赋予权重，获取企业能力评价值；根据企业资源评价值以及企业能力评价值进行加权平均，获取对企业发展影响的综合测定。本发明实现综合考虑企业静态资源和企业动态能力，评价结果更全面和可信，评价结果的准确度高，且可针对不同业务方向的影响进行针对性评价。
企业特性企业发展影响计算方法及其系统

[发明专利]一种实现企业基本要素自动连接的方法及其系统-CN201710908529.7在审
发明人：邱暖冬 -专利权人： 前海梧桐（深圳）数据有限公司
申请日： 2017-09-29 - 公布日： 2018-02-23 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种实现企业基本要素自动连接的方法及其系统，该方法包括获取企业基本要素；赋予与企业基本要素相关的实体、关系和属性对应的值；根据所赋予的值进行企业基本要素的连接。本发明通过对获取的企业数据按照维度进行分类后，建立企业基本要素，按照实体、关系以及属性对企业基本要素进行赋值，通过赋值后的结果，当值相同或者存在一定连接关系，建立企业基本要素连接，实现多维度、立体、全面、完整了解企业某个基本要素，以及基本要素之间的关系，有效应对使用者对随机知识的深度体系的挖掘需求，直达企业的最小功能单元，便于不同企业间的横向比较，从获取的企业数据，全景动态跟踪分析企业，便于企业内各基本要素的纵向比较。
一种实现企业基本要素自动连接方法及其系统

[发明专利]仿神经元的企业数据层次表示方法及其系统-CN201710843355.0在审
发明人：陈晓强 -专利权人： 前海梧桐（深圳）数据有限公司
申请日： 2017-09-18 - 公布日： 2018-01-19 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明涉及仿神经元的企业数据层次表示方法及其系统，该方法包括获取企业数据；基于神经元的分类，将企业数据按感知神经元、中间神经元以及运动神经元划分；根据感知神经元、中间神经元以及运动神经元之间连接关系，获取企业数据的上下级关系，获取企业上下级数据；根据连接关系以及企业上下级数据对企业数据划分数据层次，获取企业数据层次。本发明实现利用人脑神经网络构建企业数据层次，有利于保证数据的原子性，降低数据存储的冗余性，提高企业服务机构或组织对企业评价的全面性和组织性，更有效率的原始数据层次的正确性、准确性和高效性。
神经元企业数据层次表示方法及其系统

[发明专利]一种自动生成企业基本要素连接组的方法及系统-CN201710908530.X在审
发明人：王睿;邱暖冬 -专利权人： 前海梧桐（深圳）数据有限公司
申请日： 2017-09-29 - 公布日： 2018-01-19 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种自动生成企业基本要素连接组的方法及其系统，该方法包括获取企业基本要素；赋予与企业基本要素相关的实体、关系和属性对应的值；根据所赋予的值获取企业基本要素的连接组；根据企业的生命周期，调整企业基本要素的连接组。本发明通过按照实体、关系以及属性对企业基本要素进行赋值，通过赋值后的结果，自动生成企业基本要素连接组，根据企业生命周期动态调整企业基本要素连接组，实现多维度、立体、全面、完整了解企业单个基本要素、两个基本要素之间的关系以及基本要素的连接通道及连接通道之间的联系，有效应对使用者对随机知识的深度体系的挖掘需求，便于不同企业间的横纵向比较，可实现全景动态跟踪分析企业内各基本要素。
一种自动生成企业基本要素连接方法系统

[发明专利]一种企业数据自动聚类的方法及其系统-CN201710843366.9在审
发明人：宋小鹏 -专利权人： 前海梧桐（深圳）数据有限公司
申请日： 2017-09-18 - 公布日： 2018-01-12 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种企业数据自动聚类的方法及其系统，该方法包括获取企业相关数据；对企业相关数据进行预处理并存储；针对处理后的企业相关数据获取文本向量；根据K‐Means算法对文本向量进行分类和聚类。本发明通过获取海量的可靠的企业相关数据，确保数据源的准确性以及可靠性，利用无监督学习算法的机器学习技术，对企业进行预处理，利用HAFS进行数据存储，保证聚类的自动化和可靠性，采用自然语言进行数据分析且获取文本向量以及其对应的权重，基于专家的K值优化和分类模型，从海量数据中对文本向量进行自动聚类，保证聚类支持更符合实际应用的需要，保证聚类的自动化和可用性。
一种企业数据自动方法及其系统

[发明专利]基于多维度的企业评分方法及其系统-CN201710744510.3在审
发明人：李小强;唐万兵 -专利权人： 前海梧桐（深圳）数据有限公司
申请日： 2017-08-25 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及基于多维度的企业评分方法及其系统，该方法包括获取待评价企业信息，作为原数据；对原数据进行标准化的数据理解以及清洗，获取初步处理数据；对初步处理数据进行结构化处理，获取结构化数据；统计分析结构化数据，获取多维度的评价企业的数据指标体系；根据多维度的评价企业的数据指标体系对数据指标的组合应用，获取企业综合评价的若干个维度；根据企业综合评价的若干个维度对企业进行综合评分。本发明实现解决了传统企业评分方法必须依赖企业真实财务数据而又无法获取的问题，为用户展示完整的动态的评分趋势走向，让用户更深入了解企业历史、现在和展望未来，且更加客观、全面反映企业真实水平。
基于多维企业评分方法及其系统

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