RU2012148248A - Присвоение применимых на практике атрибутов данных, которые описывают идентичность личности - Google Patents

Присвоение применимых на практике атрибутов данных, которые описывают идентичность личности Download PDF

Info

Publication number
RU2012148248A
RU2012148248A RU2012148248/08A RU2012148248A RU2012148248A RU 2012148248 A RU2012148248 A RU 2012148248A RU 2012148248/08 A RU2012148248/08 A RU 2012148248/08A RU 2012148248 A RU2012148248 A RU 2012148248A RU 2012148248 A RU2012148248 A RU 2012148248A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
attribute
request
search
match
reference database
Prior art date
Application number
RU2012148248/08A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2547213C2 (ru
Inventor
Энтони Дж. СКРИФФИНЬЯНО
Майкл КЛЕЙН
Original Assignee
Дзе Дан Энд Брадстрит Копрорейшн
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Дзе Дан Энд Брадстрит Копрорейшн filed Critical Дзе Дан Энд Брадстрит Копрорейшн
Publication of RU2012148248A publication Critical patent/RU2012148248A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2547213C2 publication Critical patent/RU2547213C2/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24Querying
    • G06F16/245Query processing
    • G06F16/2458Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2462Approximate or statistical queries
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24Querying
    • G06F16/245Query processing
    • G06F16/2453Query optimisation
    • G06F16/24534Query rewriting; Transformation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

1. Способ, содержащий этапы, на которыхпринимают запрос на инициирование поиска данных, касающихся конкретной личности,определяют, на основании упомянутого запроса, стратегию поиска в базе справочных данных,в соответствии с упомянутой стратегией производят, в упомянутой базе справочных данных, поиск совпадения с упомянутым запросом, ивыводят упомянутое совпадение,причем упомянутое определение упомянутой стратегии содержит этапы, на которых:выделяют, из упомянутого запроса, атрибут, который имеет отношение к упомянутому поиску,назначают вес упомянутому атрибуту, таким образом обеспечивая взвешенный атрибут,причем упомянутый вес указывает полезность упомянутого атрибута при нахождении совпадения с упомянутым запросом, иустанавливают функцию, на основании упомянутого взвешенного атрибута, ипри этом упомянутый поиск содержит этапы, на которых:извлекают из упомянутой базы справочных данных кандидатов, значения атрибутов которых указывают вероятные совпадения с упомянутым запросом на основании упомянутой функции,определяют наилучшего кандидата из упомянутых кандидатов, ивозвращают упомянутого наилучшего кандидата в качестве упомянутого совпадения,причем упомянутый запрос включает в себя значение запроса для упомянутого атрибута, ипри этом упомянутое установление содержит этап, на котором:изменяют упомянутый вес в зависимости от количества записей в упомянутой базе справочных данных, которые имеют упомянутое значение запроса для упомянутого атрибута.2. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором выводят указатель уровня достоверности того, что упомянутое совпадение является адекв

Claims (9)

1. Способ, содержащий этапы, на которых
принимают запрос на инициирование поиска данных, касающихся конкретной личности,
определяют, на основании упомянутого запроса, стратегию поиска в базе справочных данных,
в соответствии с упомянутой стратегией производят, в упомянутой базе справочных данных, поиск совпадения с упомянутым запросом, и
выводят упомянутое совпадение,
причем упомянутое определение упомянутой стратегии содержит этапы, на которых:
выделяют, из упомянутого запроса, атрибут, который имеет отношение к упомянутому поиску,
назначают вес упомянутому атрибуту, таким образом обеспечивая взвешенный атрибут,
причем упомянутый вес указывает полезность упомянутого атрибута при нахождении совпадения с упомянутым запросом, и
устанавливают функцию, на основании упомянутого взвешенного атрибута, и
при этом упомянутый поиск содержит этапы, на которых:
извлекают из упомянутой базы справочных данных кандидатов, значения атрибутов которых указывают вероятные совпадения с упомянутым запросом на основании упомянутой функции,
определяют наилучшего кандидата из упомянутых кандидатов, и
возвращают упомянутого наилучшего кандидата в качестве упомянутого совпадения,
причем упомянутый запрос включает в себя значение запроса для упомянутого атрибута, и
при этом упомянутое установление содержит этап, на котором:
изменяют упомянутый вес в зависимости от количества записей в упомянутой базе справочных данных, которые имеют упомянутое значение запроса для упомянутого атрибута.
2. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором выводят указатель уровня достоверности того, что упомянутое совпадение является адекватным совпадением с упомянутым запросом.
3. Способ по п.2, в котором упомянутый указатель указывает, какие справочные данные использовались для формирования оценки, касающейся упомянутого уровня достоверности.
4. Система, содержащая
процессор и
память, которая содержит инструкции, которые, будучи считаны упомянутым процессором, предписывают упомянутому процессору
принимать запрос на инициирование поиска данных, касающихся конкретной личности,
определять, на основании упомянутого запроса, стратегию поиска в базе справочных данных,
в соответствии с упомянутой стратегией производить, в упомянутой базе справочных данных, поиск совпадения с упомянутым запросом, и
выводить упомянутое совпадение,
причем для определения упомянутой стратегии упомянутые инструкции предписывают упомянутому процессору:
выделять, из упомянутого запроса, атрибут, который имеет отношение к упомянутому поиску,
назначать вес упомянутому атрибуту, таким образом, обеспечивая взвешенный атрибут,
причем упомянутый вес указывает полезность упомянутого атрибута при нахождении совпадения с упомянутым запросом, и
устанавливать функцию, на основании упомянутого взвешенного атрибута, и
при этом для осуществления поиска в упомянутой базе справочных данных упомянутые инструкции предписывают упомянутому процессору:
извлекать из упомянутой базы справочных данных кандидатов, значения атрибутов которых указывают вероятные совпадения с упомянутым запросом, на основании упомянутой функции,
определять наилучшего кандидата из упомянутых кандидатов, и
возвращать упомянутого наилучшего кандидата в качестве упомянутого совпадения,
причем упомянутый запрос включает в себя значение запроса для упомянутого атрибута, и
при этом для установления упомянутой функции упомянутые инструкции предписывают упомянутому процессору
изменять упомянутый вес в зависимости от количества записей в упомянутой базе справочных данных, которые имеют упомянутое значение запроса для упомянутого атрибута.
5. Система по п.4, в которой упомянутые инструкции также предписывают упомянутому процессору выводить указатель уровня достоверности того, что упомянутое совпадение является адекватным совпадением с упомянутым запросом.
6. Система по п.5, в которой упомянутый указатель указывает, какие справочные данные использовались для формирования оценки, касающейся упомянутого уровня достоверности.
7. Носитель данных, содержащий инструкции, которые, будучи считаны упомянутым процессором, предписывают упомянутому процессору:
принимать запрос на инициирование поиска данных, касающихся конкретной личности,
определять, на основании упомянутого запроса, стратегию поиска в базе справочных данных,
в соответствии с упомянутой стратегией производить, в упомянутой базе справочных данных, поиск совпадения с упомянутым запросом, и
выводить упомянутое совпадение,
причем, для определения упомянутой оптимальной стратегии, упомянутые инструкции предписывают упомянутому процессору
выделять, из упомянутого запроса, атрибут, который имеет отношение к упомянутому поиску, и
назначать вес упомянутому атрибуту, таким образом, обеспечивая взвешенный атрибут,
причем упомянутый вес указывает полезность упомянутого атрибута при нахождении совпадения с упомянутым запросом, и
устанавливать функцию, на основании упомянутого взвешенного атрибута, и
при этом для осуществления поиска в упомянутой базе справочных данных упомянутые инструкции предписывают упомянутому процессору:
извлекать из упомянутой базы справочных данных кандидатов, значения атрибутов которых указывают вероятные совпадения с упомянутым запросом, на основании упомянутой функции,
определять наилучшего кандидата из упомянутых кандидатов, и
возвращать упомянутого наилучшего кандидата в качестве упомянутого совпадения,
причем упомянутый запрос включает в себя значение запроса для упомянутого атрибута, и
при этом для установления упомянутой функции упомянутые инструкции предписывают упомянутому процессору:
изменять упомянутый вес в зависимости от количества записей в упомянутой базе справочных данных, которые имеют упомянутое значение запроса для упомянутого атрибута.
8. Носитель данных по п.7, в котором упомянутые инструкции также предписывают упомянутому процессору выводить указатель уровня достоверности того, что упомянутое совпадение является адекватным совпадением с упомянутым запросом.
9. Носитель данных по п.8, в котором упомянутый указатель указывает, какие справочные данные использовались для формирования оценки, касающейся упомянутого уровня достоверности.
RU2012148248/08A 2010-04-14 2011-04-14 Присвоение применимых на практике атрибутов данных, которые описывают идентичность личности RU2547213C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US32408610P 2010-04-14 2010-04-14
US61/324,086 2010-04-14
PCT/US2011/032517 WO2011130526A1 (en) 2010-04-14 2011-04-14 Ascribing actionable attributes to data that describes a personal identity

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2012148248A true RU2012148248A (ru) 2014-05-20
RU2547213C2 RU2547213C2 (ru) 2015-04-10

Family

ID=44789013

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2012148248/08A RU2547213C2 (ru) 2010-04-14 2011-04-14 Присвоение применимых на практике атрибутов данных, которые описывают идентичность личности

Country Status (11)

Country Link
US (2) US8438183B2 (ru)
EP (1) EP2558988A4 (ru)
JP (1) JP5587493B2 (ru)
KR (1) KR101511656B1 (ru)
CN (2) CN106383836B (ru)
AU (1) AU2011239618B2 (ru)
BR (1) BR112012026345A2 (ru)
CA (1) CA2796061C (ru)
MX (1) MX2012011923A (ru)
RU (1) RU2547213C2 (ru)
WO (1) WO2011130526A1 (ru)

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9026552B2 (en) * 2010-01-18 2015-05-05 Salesforce.Com, Inc. System and method for linking contact records to company locations
CN102542000A (zh) * 2011-12-07 2012-07-04 北京风灵创景科技有限公司 一种联系人检索的方法及其设备
US8943060B2 (en) * 2012-02-28 2015-01-27 CQuotient, Inc. Systems, methods and apparatus for identifying links among interactional digital data
US11593326B2 (en) * 2012-10-08 2023-02-28 GiantChair, Inc. Method and system for managing metadata
CN103970758A (zh) * 2013-01-29 2014-08-06 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 数据库访问系统及方法
US10956381B2 (en) * 2014-11-14 2021-03-23 Adp, Llc Data migration system
US10497044B2 (en) 2015-10-19 2019-12-03 Demandware Inc. Scalable systems and methods for generating and serving recommendations
JP6664201B2 (ja) * 2015-11-26 2020-03-13 株式会社パスコ 突合処理装置及び突合処理方法並びに突合処理プログラム
CN106408316A (zh) * 2016-11-23 2017-02-15 泰康保险集团股份有限公司 用于识别客户的方法及装置
KR20200037842A (ko) * 2017-08-10 2020-04-09 더 던 앤드 브래드스트리트 코포레이션 피드백 및 판정을 위한 시맨틱 귀속들의 동적 합성 및 과도 클러스터링을 위한 시스템 및 방법
US11030205B2 (en) * 2017-12-13 2021-06-08 Microsoft Technology Licensing, Llc Contextual data transformation of image content
CN108399259A (zh) * 2018-03-09 2018-08-14 深圳市汗青文化传媒有限公司 一种数据处理方法及系统
CN112699097B (zh) * 2020-12-31 2024-03-08 北京浩瀚深度信息技术股份有限公司 一种多元策略镜像实现方法、装置及存储介质

Family Cites Families (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1052578A3 (en) * 1999-05-10 2002-04-17 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Contents extraction system and method
US7363308B2 (en) * 2000-12-28 2008-04-22 Fair Isaac Corporation System and method for obtaining keyword descriptions of records from a large database
JP2002207764A (ja) * 2001-01-09 2002-07-26 Kentop:Kk 商品情報配信システム
US6859803B2 (en) * 2001-11-13 2005-02-22 Koninklijke Philips Electronics N.V. Apparatus and method for program selection utilizing exclusive and inclusive metadata searches
US7333966B2 (en) * 2001-12-21 2008-02-19 Thomson Global Resources Systems, methods, and software for hyperlinking names
JP3988554B2 (ja) * 2002-07-12 2007-10-10 コニカミノルタホールディングス株式会社 画像照会用情報構築方法および画像照会方法
US7386554B2 (en) * 2002-09-03 2008-06-10 Infoglide Software Corporation Remote scoring and aggregating similarity search engine for use with relational databases
RU2236699C1 (ru) * 2003-02-25 2004-09-20 Открытое акционерное общество "Телепортал. Ру" Способ поиска и выборки информации с повышенной релевантностью
JP2005018689A (ja) * 2003-06-30 2005-01-20 Web Intelligence Lab:Kk データマイニング方法
US7693827B2 (en) * 2003-09-30 2010-04-06 Google Inc. Personalization of placed content ordering in search results
US7165119B2 (en) * 2003-10-14 2007-01-16 America Online, Inc. Search enhancement system and method having rankings, explicitly specified by the user, based upon applicability and validity of search parameters in regard to a subject matter
EP1815354A4 (en) * 2004-07-28 2013-01-30 Ims Software Services Ltd METHOD FOR BINDING PATIENTS WITH IDENTITY IDENTIFIED USING DEMOGRAPHIC INFORMATION AND HEALTH CARE, FIGURE AND NUMBERS, FROM MULTIPLE DATA SOURCES
GB2432704B (en) * 2004-07-30 2009-12-09 Dictaphone Corp A system and method for report level confidence
US20060036659A1 (en) * 2004-08-12 2006-02-16 Colin Capriati Method of retrieving information using combined context based searching and content merging
US20060015498A1 (en) * 2004-08-13 2006-01-19 Edgar Sarmiento Search engine
US8108386B2 (en) * 2004-09-07 2012-01-31 Stuart Robert O More efficient search algorithm (MESA) using alpha omega search strategy
US8892571B2 (en) * 2004-10-12 2014-11-18 International Business Machines Corporation Systems for associating records in healthcare database with individuals
US8364670B2 (en) * 2004-12-28 2013-01-29 Dt Labs, Llc System, method and apparatus for electronically searching for an item
US7895223B2 (en) * 2005-11-29 2011-02-22 Cisco Technology, Inc. Generating search results based on determined relationships between data objects and user connections to identified destinations
JP2007206976A (ja) * 2006-02-01 2007-08-16 Alpine Electronics Inc 情報処理装置
US8332366B2 (en) 2006-06-02 2012-12-11 International Business Machines Corporation System and method for automatic weight generation for probabilistic matching
WO2008019007A2 (en) * 2006-08-04 2008-02-14 Thefind, Inc. Method for relevancy ranking of products in online shopping
US20080109875A1 (en) * 2006-08-08 2008-05-08 Harold Kraft Identity information services, methods, devices, and systems background
CN100507915C (zh) * 2006-11-09 2009-07-01 华为技术有限公司 网络搜索方法、网络搜索设备和用户终端
US20080217400A1 (en) * 2007-03-06 2008-09-11 Portano Michael D System for preventing fraudulent purchases and identity theft
US7844609B2 (en) * 2007-03-16 2010-11-30 Expanse Networks, Inc. Attribute combination discovery
US7860852B2 (en) * 2007-03-27 2010-12-28 Brunner Josie C Systems and apparatuses for seamless integration of user, contextual, and socially aware search utilizing layered approach
US8005842B1 (en) * 2007-05-18 2011-08-23 Google Inc. Inferring attributes from search queries
US8655868B2 (en) * 2007-09-12 2014-02-18 Ebay Inc. Inference of query relationships based on retrieved attributes
US20090164454A1 (en) * 2007-12-21 2009-06-25 Sanguinetti Thomas V System and method for searching venues based on similarity values
US8312022B2 (en) * 2008-03-21 2012-11-13 Ramp Holdings, Inc. Search engine optimization
US8266168B2 (en) * 2008-04-24 2012-09-11 Lexisnexis Risk & Information Analytics Group Inc. Database systems and methods for linking records and entity representations with sufficiently high confidence
US20090271374A1 (en) * 2008-04-29 2009-10-29 Microsoft Corporation Social network powered query refinement and recommendations
US8645391B1 (en) * 2008-07-03 2014-02-04 Google Inc. Attribute-value extraction from structured documents
JP5116593B2 (ja) * 2008-07-25 2013-01-09 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 公開された検索エンジンを用いた検索装置、検索方法及び検索プログラム
JP5384060B2 (ja) * 2008-09-12 2014-01-08 株式会社東京証券取引所 内部者照合装置及び内部者照合方法ならびにそのプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
CN106383836A (zh) 2017-02-08
US8438183B2 (en) 2013-05-07
WO2011130526A1 (en) 2011-10-20
CN102971729A (zh) 2013-03-13
AU2011239618B2 (en) 2014-08-28
CA2796061C (en) 2016-11-08
HK1183348A1 (zh) 2013-12-20
US20130204900A1 (en) 2013-08-08
KR101511656B1 (ko) 2015-04-22
JP5587493B2 (ja) 2014-09-10
US20110258232A1 (en) 2011-10-20
AU2011239618A1 (en) 2012-11-01
KR20130108503A (ko) 2013-10-04
RU2547213C2 (ru) 2015-04-10
MX2012011923A (es) 2013-03-20
EP2558988A1 (en) 2013-02-20
CA2796061A1 (en) 2011-10-20
EP2558988A4 (en) 2016-12-21
JP2013524387A (ja) 2013-06-17
CN102971729B (zh) 2016-09-28
US9442991B2 (en) 2016-09-13
CN106383836B (zh) 2019-12-27
BR112012026345A2 (pt) 2020-08-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2012148248A (ru) Присвоение применимых на практике атрибутов данных, которые описывают идентичность личности
CN109800280B (zh) 地址匹配方法及装置
EP3085121B1 (en) Identifying an entity associated with wireless network access point
CN102176206B (zh) 兴趣点周边查找方法及装置
CN108920462B (zh) 基于地图的兴趣点poi检索方法和装置
RU2016130328A (ru) Выявление навигационных результатов поиска
RU2010136950A (ru) Динамические формулы для ячеек электронной таблицы
KR101682340B1 (ko) 연락처 정보에 기초한 방문 위치의 라벨링
RU2013103785A (ru) Способы и устройства для регистрации окружающей обстановки
JP5087377B2 (ja) 地理的情報を含む文書群の検索装置、検索方法、検索プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体
RU2013155626A (ru) Рекомендательная система для пополнения данных
RU2012132016A (ru) Способ и устройство для обеспечения поиска изображения по содержимому
RU2012148276A (ru) Система сбора информации о зарядных станциях для транспортных средств
RU2011137451A (ru) Устройство обработки информации, способ обработки информации и устройство формирования изображения
US8843480B2 (en) Server, information-management method, information-management program, and computer-readable recording medium with said program recorded thereon, for managing information input by a user
US20150088860A1 (en) Location Searching with Category Indices
WO2013182736A1 (en) Determination of context-aware user preferences
CN106980029B (zh) 车辆超速判断方法及其系统
WO2018188509A1 (zh) 楼盘信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质
RU2016136710A (ru) Способ и устройство для получения результатов поиска
US20200401642A1 (en) Location query processing and scoring
EP3150962A1 (en) Indexing and searching of a second soi object with respect to a first soi object
CN102012932A (zh) 可量测街景影像存储与检索的方法及装置
WO2017215245A1 (zh) 简历搜索方法和装置
CN104615621A (zh) 搜索中的相关性处理方法和系统