基于诈骗预警数据智能融合及流转方法与流程

1.本发明涉及数据分析技术领域，更具体涉及一种基于诈骗预警数据智能融合及流转方法。


背景技术：

2.目前各地反诈中心因预警数据平台多，包括来自于反诈平台、本地电信运营商、通管部门、互联网企业等多种渠道，造成预警信息繁杂，无法一一确认，不同预警系统产生相同预警信息，并且需要专人看守，造成人力虚耗，无法优先处理紧急劝阻工作(盲目发力)、预警劝阻对象的反感等等一系列问题。


技术实现要素：

3.本发明需要解决的技术问题是提供一种基于诈骗预警数据智能融合及流转方法，以解决背景技术中的问题，以精准计算预警事主推送所属管辖的部门单位，为各地反诈中心中的劝阻民警提供智能化的应用场景，降低人工劳动强度。
4.为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
5.基于诈骗预警数据智能融合及流转方法，包括以下步骤：
6.s1、预警信息的分析配置：配置预警信息来源信息，将预警信息来源信息进行推送解析，根据预警信息内容进行智能语义分析，将原始数据形成一个统一的、结构化的数据映射关系；
7.s2、预警信息的智能解析；
8.s3、预警信息的比对融合：对解析获取的预警信息进行全文比对，将比中关键值的预警信息融合展示；
9.s4、预警信息的大数据落地补录；
10.s5、预警信息的流转策略智能识别：根据现住地进行流转，在现住地缺失的情况下系统根据手机归属地进行流转；根据手机归属地以及最后所出现的位置进行流转至所管辖的部门单位。
11.进一步优化技术方案，所述步骤s1中，在将预警信息来源信息进行推送解析时，通过建设统一标准字段，系统根据预警信息内容进行智能语义分析，自动将原始的预警信息中的内容映射到统一标准字段，将原始数据形成一个统一的、结构化的数据映射关系。
12.进一步优化技术方案，所述步骤s2中，预警信息的智能解析的方法为：将解析过程中映射关系保存成一个模板，对于解析分析过程中实现自动新增不同的映射关系的模板，下次相同类型文件直接使用该模板进行数据解析。
13.进一步优化技术方案，所述步骤s3中，对解析获取的预警信息自动通过映射关系中关键值信息进行全文比对，将比中关键值的预警信息融合展示。
14.进一步优化技术方案，所述步骤s3中，面对预警信息中的预警级别分类，默认情况下在进行预警信息的融合过程中，在全文比对中有相同关键值满足设置的阈值将由低危转
化成中危以及高危。
15.进一步优化技术方案，所述步骤s4中，根据统一标准字段在解析过程中调用大数据落地补录服务补全缺失和必要的字段数据。
16.进一步优化技术方案，所述字段数据包括手机归属地、现住地址区划、户籍地。
17.进一步优化技术方案，所述步骤s5中，在流转的预警信息中根据预警时间进行判断。
18.由于采用了以上技术方案，本发明所取得技术进步如下。
19.本发明基于云计算、大数据等新技术，充分利用现有的大数据资源体系，通过数据挖掘等算法及手段，自动构建对预警信息中的标识号提供智能挖掘融合及流转模型，通过智能分析推断，精准计算预警事主推送所属管辖的部门单位，为各地反诈中心中的劝阻民警提供智能化的应用场景，解决了需要花费大量人力去解决重复性工作的问题。
具体实施方式
20.下面将结合具体实施例对本发明进行进一步详细说明。
21.基于诈骗预警数据智能融合及流转方法，包括以下步骤：
22.s1、预警信息的分析配置。
23.首先在系统进行预警来源信息的半自动配置，配置信息需要包含ftp路径、账号密码，配置完成之后，系统根据配置信息中的路径自动抓取相关预警数据包进行解析，并将解析出来的预警信息内容进行智能语义分析。
24.分析的过程是将原始数据信息与预警标准数据进行比对，按照比对策略将符合率较大的数据存储与标准表中，符合率可根据用户自定义设置，并记录原始数据存储标准表位置，形成一个统一的、结构化的数据映射关系模板，用户可进行人工确认调整，系统可根据人工确认的数据类型进行该关系模板的比对策略的自动调整。
25.s2、预警信息的智能解析。
26.根据用户确认后或者自动映射的关系模板，进行批量数据入库，系统分两个解析流程。
27.流程一：实时监控映射关系模板，并根据该模板进行批量的数据快速解析入库。
28.流程二：实时监控映射关系模板的变动记录和数据，将入库后的数据进行调优满足最新的映射关系模板。
29.预警信息的智能解析的方法为：在进行预警信息解析过程中，将解析过程中映射关系保存成一个模板(记忆功能)，对于解析分析过程中实现自动新增不同的映射关系的模板，下次相同类型文件直接使用该模板进行数据解析，达到一个解析数据的时效性。
30.s3、预警信息的比对融合。
31.在步骤s1中系统在流程二中会对入库后的每一条预警信息进行手机号、身份证号等以及其他关键字的全文比对去重，将比对去重的唯一信息提取出来存入融合表中，用户实现对融合数据进行业务操作，同时比对去重前的预警信息也会跟着融合数据业务进行变动。
32.对解析获取的预警信息自动通过映射关系中关键值信息进行全文比对，将比中关键值的预警信息融合展示。面对预警信息中的预警级别分类，默认情况下在进行预警信息
的融合过程中，在全文比对中有相同关键值满足设置的阈值将由低危转化成中危以及高危。
33.s4、预警信息的大数据落地补录。
34.在融合数据业务中，实现对每一条预警进行身份的落地，以手机号、身份证号为条件实现对持有人的身份、手机归属地、现住地、户籍地、最后出现地等等信息进行落地，地址信息主要获取行政区划或行政区划名以及详址。
35.根据统一标准字段在解析过程中调用大数据落地补录服务补全缺失和必要的字段数据。字段数据包括手机归属地、现住地址区划、户籍地等。
36.s5、预警信息的流转策略智能识别。主要流转策略分为两步流程。
37.流程一：首先进行全国行政区划代码与部门单位组织机构代码进行一个关系对照，其次在已实现身份落地的预警信息中，实现逐级的流转策略判断。如果预警信息中存在预警发生地的行政区划代码，系统优先根据预警发生的的行政区划代码转换成部门单位组织机构代码进行预警信息的流转；反之则“依次”进行现住地区划代码、最后出现的位置区划代码、手机归属地区划代码、户籍地行政区划代码的判断，判断顺序可根据用户自定义调整。
38.流程二：在对无法进行落地的预警信息或者根据流程一无法流转的数据，系统通过正则表达式获取预警信息中的中文地址名称通过语义分析及独立分词比对判断全国行政区划名称，获取符合率高的区划转换成部门单位组织机构代码进行预警信息的流转。
39.在流程一和流程二都无法进行流转时，系统最终根据手机归属地进行数据流转。
40.在实现缺失和必要的字段补录之后，系统默认首先根据现住地进行流转，在现住地缺失的情况下系统根据手机归属地进行流转。根据手机归属地以及最后所出现的位置进行流转至所管辖的部门单位。在流转的预警信息中根据预警时间进行判断。如流转的预警数已经进行反馈后，在当天有产生新的预警数据，将累加更新已流转的预警数据进行更新，如第二天产生的将新增流转的预警信息。
41.本发明基于云计算、大数据等新技术，充分利用现有的大数据资源体系，通过数据挖掘等算法及手段，自动构建对预警信息中的标识号提供智能挖掘融合及流转模型，通过智能分析推断，精准计算预警事主推送所属管辖的部门单位，为各地反诈中心中的劝阻民警提供智能化的应用场景，解决了需要花费大量人力去解决重复性工作的问题。