与人相关信息的关联分析方法技术

本发明专利技术公开了一种与人相关信息的关联分析方法，包括数据整合：将人员相关的各种数据通过ETL工具从各种源数据抽取，汇集到一起；信息分类：将各种数据按业务需求分为五种：基本信息、轨迹信息、关系信息、物品信息和案事件信息；页面展示：页面展示采用了异步加载技术，对数据进行边检索边加载，检索完成的数据直接展示在页面上，后台数据的检索继续；信息查询。本发明专利技术可以将所有分散系统中人员相关的数据整合起来，并且将所有数据自动做关联，只需要输入人员身份信息，系统即可将该人员相关的轨迹、关系、涉及物品、涉及案（事）件信息关联分析出来，提升工作效率；并且所有的分析结果支持图形化展示及分析，让民警的办案思路更加直观清晰。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术主要涉及关联分析方法领域，尤其涉及一种。
技术介绍
民警在对犯罪嫌疑人进行调查的过程中，通常的方法是通过对已经存在的各类系统中的人员基本信息数据、人员轨迹数据、人员关系数据、人员涉及物品数据、人员涉及案(事)件数据逐一进行分析，将分析结果汇总，通过人工的方式再将各类型的数据关联起来，这样耗费的时间长、效率低，对大量的数据进行人工分析时还容易出现差错。因此，本专利技术正是在此背景下产生的，对人的所有信息进行整合，在信息整合的基础上对人员的轨迹、关系、涉及物品、涉及案(事)件进行关联分析。
技术实现思路
本专利技术目的就是为了弥补已有技术的缺陷，提供一种，对人员基本信息进行整合，关联分析人员轨迹、人员关系、人员涉及物品、人员涉及案(事)件，并支持图形化展示与分析；这五方面的数据分析都是基于以人为入口，一次性将与人相关的所有数据分析出来，并支持图形化展示与分析。 本专利技术是通过以下技术方案实现的:，其特征在于，具体包括有以下步骤:(1)数据整合:将人员相关的各种数据通过ETL工具从各种源数据抽取，汇集到一起；其中包括户籍数据、实有人口数据、人员基本数据、航班数据、旅馆数据、网吧数据、车辆数据、通信数据、房产数据、案件数据、接处警数据、通信工具数据；数据来源于结构化数据库Oracle, SQLServer等,也有部分非结构化数据txt文本和excel表格数据,通过清洗、抽取、转换等技术整合到数据仓库；(2)信息分类:将各种数据按业务需求分为五种:基本信息、轨迹信息、关系信息、物品信息和案事件信息；其中轨迹信息又分为5个子类，关系分为6个子类信息，物品分为3个子类，案事件分为2个子类；(3)页面展示:页面展示采用了异步加载技术，由于涉及数据较多，为了不影响用户体验，对数据进行边检索边加载，检索完成的数据直接展示在页面上，后台数据的检索继续；同时页面分为两个区域，上面区域进行图形展示，更为直观，下面区域进行列表展示，更为详细；两个区域互补对照，完整的展示出人员相关的所有信息；(4)信息查询:具体步骤如下:1)输入人员分析条件；2)人员基本信息分析；a.人员轨迹分析；b.人员关系分析； C.人员涉物分析； d.人员涉及案件或事件分析。 本专利技术的优点是:本专利技术可以将所有分散系统中人员相关的数据整合起来，并且将所有数据自动做关联，只需要输入人员身份信息，系统即可将该人员相关的轨迹、关系、涉及物品、涉及案(事)件信息关联分析出来，提升工作效率，而不再是对现有的轨迹、关系、涉及物品、涉及案(事)件信息人工单独分析后，再做人工关联分析；并且所有的分析结果支持图形化展示及分析，让民警的办案思路更加直观清晰。 【附图说明】 图1为本专利技术的信息查询流程框图。 【具体实施方式】 如图1所示，，其特征在于，具体包括有以下步骤:(1)数据整合:将人员相关的各种数据通过ETL工具从各种源数据抽取，汇集到一起；其中包括户籍数据、实有人口数据、人员基本数据、航班数据、旅馆数据、网吧数据、车辆数据、通信数据、房产数据、案件数据、接处警数据、通信工具数据；数据来源于结构化数据库Oracle, SQLServer等,也有部分非结构化数据txt文本和excel表格数据,通过清洗、抽取、转换等技术整合到数据仓库；(2)信息分类:将各种数据按业务需求分为五种:基本信息、轨迹信息、关系信息、物品信息和案事件信息；其中轨迹信息又分为5个子类，关系分为6个子类信息，物品分为3个子类，案事件分为2个子类；(3)页面展示:页面展示采用了异步加载技术，由于涉及数据较多，为了不影响用户体验，对数据进行边检索边加载，检索完成的数据直接展示在页面上，后台数据的检索继续；同时页面分为两个区域，上面区域进行图形展示，更为直观，下面区域进行列表展示，更为详细；两个区域互补对照，完整的展示出人员相关的所有信息；(4)信息查询:具体步骤如下:1)输入人员分析条件；2)人员基本信息分析；a.人员轨迹分析；b.人员关系分析；c.人员涉物分析；d.人员涉及案件或事件分析。本文档来自技高网...

【技术保护点】
与人相关信息的关联分析方法，其特征在于，具体包括有以下步骤：（1）数据整合：将人员相关的各种数据通过ETL工具从各种源数据抽取，汇集到一起；其中包括户籍数据、实有人口数据、人员基本数据、航班数据、旅馆数据、网吧数据、车辆数据、通信数据、房产数据、案件数据、接处警数据、通信工具数据；数据来源于结构化数据库Oracle，SQLServer等，也有部分非结构化数据txt文本和excel表格数据，通过清洗、抽取、转换等技术整合到数据仓库；（2）信息分类：将各种数据按业务需求分为五种：基本信息、轨迹信息、关系信息、物品信息和案事件信息；（3）页面展示：页面展示采用了异步加载技术，对数据进行边检索边加载，检索完成的数据直接展示在页面上，后台数据的检索继续；同时页面分为两个区域，上面区域进行图形展示，下面区域进行列表展示；两个区域互补对照，完整的展示出人员相关的所有信息；（4）信息查询：具体步骤如下：1）输入人员分析条件；2）人员基本信息分析；a.人员轨迹分析；b.人员关系分析；c.人员涉物分析；d.人员涉及案件或事件分析。

【技术特征摘要】
1.与人相关信息的关联分析方法，其特征在于，具体包括有以下步骤: (1)数据整合:将人员相关的各种数据通过ETL工具从各种源数据抽取，汇集到一起；其中包括户籍数据、实有人口数据、人员基本数据、航班数据、旅馆数据、网吧数据、车辆数据、通信数据、房产数据、案件数据、接处警数据、通信工具数据；数据来源于结构化数据库Oracle, SQLServer等,也有部分非结构化数据txt文本和excel表格数据,通过清洗、抽取、转换等技术整合到数据仓库； (2)信息分类:将各种数据按业务需求分为五种:基本信息、轨迹信息、关系信息、物品信息和案事件信息； (3)页面展...

【专利技术属性】
技术研发人员：高彬燕，
申请(专利权)人：北京华博科讯信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11