iEven核心技术


iEVEN技术特点


1.Spark分布式计算技术

高效实现海量数据的归集,机器学习模型的运算效率。

2.采用图形数据库

解决海量节点及海量关系的存储、计算、展现和交互式分析。

3.采用Hadoop架构

应用HBase及MongDB等非关系型数据库,依据研判分析的需要重构数据存储形式。

4.应用机器学习模型

计算并推荐与人、案分析中最重要的特征属性及人员置信度,快速收缩分析维度及结果范围。

 

iEven核心技术——Eventlens+IA-Pool

· 关系深挖模型

· 资金分析模型

· 自增式情报池

· 时序分析模型

· 时空分析模型

· 情报分析API

· 交互式可视化循环分析

 

iEven核心应用

1.人员画像

对人员属性、人员关联关系、人员行为轨迹、相关案件情况等一系列维度进行组合分析、挖掘、钻取,并应用机器学习技术在数百个特征指标中计算并推荐出与人案关系最密切的核心特征,提供人员的案件吻合度。

 

2.关系图谱

把人员(包括物品、位置、时间)根据分析需求构建底层基础分析节点,节点间的关系构成边,在前端实现海量节点与边的分析。

 

3.人案分析

应用统计回归方法为研判人员快速收缩查询范围,锁定具有重要特征的嫌疑对象群体。

 

4.时空分析

将机器学习模型结合GIS技术,实现案件及人员分布热点、重点人员活动轨迹、重点人员活动趋势、重点人员相关伴随情况的分析,挖掘出案件背后隐藏的人员时空信息。

5.资源整合

以公安大数据为基础,针对数百种应用数据进行整合,梳理出符合关系、时序、特征、时空多维度分析应用的数据资源池。

6.时序数据分析

系统对资金、通讯、物流类的流向数据进行解构,通过机器学习技术及关系网络分析技术帮助分析人员快速提取相关特征维度的流向分析结果,并运用可视化网络直观展现及交互分析。

 


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