一种基于综合应用的数据智能处理方法与流程

1.本发明涉及数据智能处理技术领域，具体为一种基于综合应用的数据智能处理方法。


背景技术：

2.随着网络技术的快速发展，信息的传播途径越来越多，这也导致侵权问题变得更加严重。在作者发现本人所属著作物被侵权时，提出侵权诉讼索赔时，需提供较多的证明材料，且所提供材料数据需通过人工进行审核，这要花费大量的人力物力，由于存在人的主观情感参与其中对材料数据审核有较大影响，且审核效率较为低下。因此，设计材料数据高效处理的一种基于综合应用的数据智能处理方法是很有必要的。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种基于综合应用的数据智能处理方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
4.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于综合应用的数据智能处理方法，应用于数据智能处理系统，包括收集提取模块、计算分析模块与处理判决模块，所述收集提取模块与计算分析模块电连接，计算分析模块与处理判决模块电连接，所述收集提取模块用于对作者提供的材料数据进行收集提取，所述计算分析模块用于对材料数据的侵权性进行计算分析，所述处理判决模块用于对作者提起的本次诉讼赔偿申请进行判决处理。
5.根据上述技术方案，所述收集提取模块包括采集录入模块、时间统计模块、识别提取模块与类型确定模块，所述采集录入模块与时间统计模块网络连接，所述识别提取模块与采集录入模块电连接，所述采集录入模块用于对作者提供的材料信息进行采集录入，所述时间统计模块用于对作者提供的材料数据时间信息进行统计，所述识别提取模块用于对关键信息数据进行提取，所述类型确定模块用于对作者提起诉讼赔偿的著作物所属类型进行归类。
6.根据上述技术方案，所述计算分析模块包括信息分区模块、验证分析模块与匹配度计算模块，所述信息分区模块与验证分析模块电连接，所述验证分析模块与匹配度计算模块电连接，所述信息分区模块用于对材料信息数据进行验证处理，所述验证分析模块用于对信息数据进行验证分析，所述匹配度计算模块用于对材料数据与著作物信息数据的匹配度进行计算分析。
7.根据上述技术方案，所述处理判决模块包括信息判定模块、结果输出模块与信息发送模块，所述信息判定模块与结果输出模块电连接，所述结果输出模块与信息发送模块电连接，所述信息判定模块用于对材料数据的侵权性进行判定，所述结果输出模块用于对判定结果进行输出处理，所述信息发送模块用于对判定结果信息数据进行发送。
8.根据上述技术方案，所述一种基于综合应用的数据智能处理方法主要包括以下步
骤：
9.步骤s1：发现著作物被侵权后，作者通过网络向数据智能处理系统提供材料数据发起诉讼赔偿；
10.步骤s2：对作者提供的材料数据进行接收，并进行初步审核；
11.步骤s3：通过初步审核结果进一步对作者提供的材料数据侵权性进行分析审核；
12.步骤s4：根据分析审核结果对作者发起的诉讼赔偿进行判决与通知。
13.根据上述技术方案，所述步骤s2进一步包括以下步骤：
14.步骤s21：将作者上传的材料数据通过采集录入模块录入到数据智能处理系统中后，进一步通过电信号启用类型确定模块；
15.步骤s22：类型确定模块分别随著作物与作者提供认为侵权的材料数据进行鉴别，确定其所属类型；
16.步骤s23：根据鉴别确定结果时间统计模块通过网络信号对著作物的发布时间与作者提供认为侵权的材料数据发布时间进行统计，当统计到著作物的发布时间早于作者提供认为侵权的材料数据发布时间则进行进一步审理，否则则停止审理。
17.根据上述技术方案，所述步骤s3进一步包括以下步骤：
18.步骤s31：接收到上述时间统计结果后，识别提取模块对著作物与作者提供的材料数据通过语义分析与关键词识别指令进行分析提取，将提取到的两者关键信息进行存储记录；
19.步骤s32：信息分区模块通过电信号获取到上述存储记录的信息后，将著作物信息生成分区字段、将数据分割为单独的子集，两者通过逻辑相关性进行连接并共同构建验证分析模型；
20.步骤s33：将作者提供的材料数据带入到上述验证分析模型中进行验证分析。
21.根据上述技术方案，所述步骤s33进一步包括以下步骤：
22.步骤s331：将作者提供的材料数据根据其逻辑关系将其分为n组信息数据集，并进一步根据材料数据的逻辑顺序将信息数据集进行先后排序；
23.步骤s332：按照信息数据集的先后排序顺序将其逐一代入验证分析模型中进行验证，将每条信息数据集替换验证分析模型中原有的信息数据，得到该数信息数据集与验证分析模型匹配度；
24.步骤s333：将全部信息数据集完成验证分析模型替换验证后，将与验证分析模型匹配度大于标准匹配度阈值l的信息数据集进行统计，统计结果为x；
25.步骤s334：接收到上述数据结果，通过匹配度计算模块计算得到作者提供的材料数据与著作物的整体匹配度为h。
26.根据上述技术方案，所述步骤s334作者提供的材料数据与著作物的整体匹配度h的计算公式如下：
[0027][0028]
式中，h为作者提供的材料数据与著作物的整体匹配度值，k为匹配度转换系数且k为大于零的常数，x为匹配度大于标准匹配度阈值l的信息数据集组数值，n为信息数据集的整体数量值。
[0029]
根据上述技术方案，所述步骤s4进一步包括以下步骤：
[0030]
步骤s41：信息判定模块通过电信号获取到上述计算结果后，将计算记过与阈值j进行对比，当x≥j时，则判断作者提供的材料数据有侵权行为，否则判定作者提供的材料数据未有侵权行为；
[0031]
步骤s42：接收到信息判定结果后根据判定结果输出最终结果模块，并通过信息发送模块将结果信息发送至作者与审核人员进行查看。
[0032]
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过设置有收集提取模块、计算分析模块与处理判决模块，可根据两份材数据的发布时间来确定是否需要进行审理，可初步判定是否侵权，对两份材料的关键信息数据进行先行提取，可避免在后续的审核分析过程中由于审核分析其它不必要的内容而浪费时间与精力，可有效提高审核分析效率；将著作物的信息数据构建验证分析模型可有利于后续对材料数据的审核分析，使后续的审核分析更加准确、高效；将每条信息数据集进行替换验证并得到该数信息数据集与验证分析模型匹配度，可直观的得到材料数据对验证分析模型的影响，影响越大、匹配度越低表明材料数据侵权的可能性越小，反之则越大，使得对材料数据与著作物的关系审核更加快捷高效。
附图说明
[0033]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0034]
图1是本发明的系统模块组成示意图。
具体实施方式
[0035]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0036]
请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于综合应用的数据智能处理方法，应用于数据智能处理系统，包括收集提取模块、计算分析模块与处理判决模块，收集提取模块与计算分析模块电连接，计算分析模块与处理判决模块电连接，收集提取模块用于对作者提供的材料数据进行收集提取，计算分析模块用于对材料数据的侵权性进行计算分析，处理判决模块用于对作者提起的本次诉讼赔偿申请进行判决处理。
[0037]
收集提取模块包括采集录入模块、时间统计模块、识别提取模块与类型确定模块，采集录入模块与时间统计模块网络连接，识别提取模块与采集录入模块电连接，采集录入模块用于对作者提供的材料信息进行采集录入，时间统计模块用于对作者提供的材料数据时间信息进行统计，识别提取模块用于对关键信息数据进行提取，类型确定模块用于对作者提起诉讼赔偿的著作物所属类型进行归类。
[0038]
计算分析模块包括信息分区模块、验证分析模块与匹配度计算模块，信息分区模块与验证分析模块电连接，验证分析模块与匹配度计算模块电连接，信息分区模块用于对材料信息数据进行验证处理，验证分析模块用于对信息数据进行验证分析，匹配度计算模
块用于对材料数据与著作物信息数据的匹配度进行计算分析。
[0039]
处理判决模块包括信息判定模块、结果输出模块与信息发送模块，信息判定模块与结果输出模块电连接，结果输出模块与信息发送模块电连接，信息判定模块用于对材料数据的侵权性进行判定，结果输出模块用于对判定结果进行输出处理，信息发送模块用于对判定结果信息数据进行发送。
[0040]
一种基于综合应用的数据智能处理方法主要包括以下步骤：
[0041]
步骤s1：发现著作物被侵权后，作者通过网络向数据智能处理系统提供材料数据发起诉讼赔偿；
[0042]
步骤s2：对作者提供的材料数据进行接收，并进行初步审核；
[0043]
步骤s3：通过初步审核结果进一步对作者提供的材料数据侵权性进行分析审核；
[0044]
步骤s4：根据分析审核结果对作者发起的诉讼赔偿进行判决与通知。
[0045]
步骤s2进一步包括以下步骤：
[0046]
步骤s21：将作者上传的材料数据通过采集录入模块录入到数据智能处理系统中后，进一步通过电信号启用类型确定模块；
[0047]
步骤s22：类型确定模块分别随著作物与作者提供认为侵权的材料数据进行鉴别，确定其所属类型；
[0048]
步骤s23：根据鉴别确定结果时间统计模块通过网络信号对著作物的发布时间与作者提供认为侵权的材料数据发布时间进行统计，当统计到著作物的发布时间早于作者提供认为侵权的材料数据发布时间则进行进一步审理，否则则停止审理；根据两份材数据的发布时间来确定是否需要进行审理，可初步判定是否侵权，当材料数据发布时间早于著作物时间表明其不存在侵权行为，故不需进一步审理。
[0049]
步骤s3进一步包括以下步骤：
[0050]
步骤s31：接收到上述时间统计结果后，识别提取模块对著作物与作者提供的材料数据通过语义分析与关键词识别指令进行分析提取，将提取到的两者关键信息进行存储记录；对两份材料的关键信息数据进行先行提取，可避免在后续的审核分析过程中由于审核分析其它不必要的内容而浪费时间与精力，可有效提高审核分析效率；
[0051]
步骤s32：信息分区模块通过电信号获取到上述存储记录的信息后，将著作物信息生成分区字段、将数据分割为单独的子集，两者通过逻辑相关性进行连接并共同构建验证分析模型；将著作物的信息数据构建验证分析模型可有利于后续对材料数据的审核分析，使后续的审核分析更加准确、高效；
[0052]
步骤s33：将作者提供的材料数据带入到上述验证分析模型中进行验证分析。
[0053]
步骤s33进一步包括以下步骤：
[0054]
步骤s331：将作者提供的材料数据根据其逻辑关系将其分为n组信息数据集，并进一步根据材料数据的逻辑顺序将信息数据集进行先后排序；
[0055]
步骤s332：按照信息数据集的先后排序顺序将其逐一代入验证分析模型中进行验证，将每条信息数据集替换验证分析模型中原有的信息数据，得到该数信息数据集与验证分析模型匹配度；将每条信息数据集进行替换验证并得到该数信息数据集与验证分析模型匹配度，可直观的得到材料数据对验证分析模型的影响，影响越大、匹配度越低表明材料数据侵权的可能性越小，反之则越大，使得对材料数据与著作物的关系审核更加快捷高效；
[0056]
步骤s333：将全部信息数据集完成验证分析模型替换验证后，将与验证分析模型匹配度大于标准匹配度阈值l的信息数据集进行统计，统计结果为x；
[0057]
步骤s334：接收到上述数据结果，通过匹配度计算模块计算得到作者提供的材料数据与著作物的整体匹配度为h。
[0058]
步骤s334作者提供的材料数据与著作物的整体匹配度h的计算公式如下：
[0059][0060]
式中，h为作者提供的材料数据与著作物的整体匹配度值，k为匹配度转换系数且k为大于零的常数，x为匹配度大于标准匹配度阈值l的信息数据集组数值，n为信息数据集的整体数量值；由公式可知，匹配度大于标准匹配度阈值l的信息数据集组数值越大，作者提供的材料数据与著作物的整体匹配度值越大，表明材料数据侵权的可能性越大。
[0061]
步骤s4进一步包括以下步骤：
[0062]
步骤s41：信息判定模块通过电信号获取到上述计算结果后，将计算记过与阈值j进行对比，当x≥j时，则判断作者提供的材料数据有侵权行为，否则判定作者提供的材料数据未有侵权行为；
[0063]
步骤s42：接收到信息判定结果后根据判定结果输出最终结果模块，并通过信息发送模块将结果信息发送至作者与审核人员进行查看。
[0064]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0065]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。