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一种基于多阶段MapReduce模型的纳税人偷漏税嫌疑群组检测方法

摘要

本发明公开了一种基于多阶段MapReduce模型的纳税人偷漏税嫌疑群组检测方法,包括以下步骤:首先,提出了利用多网融合来构建基于着色图的纳税人利益关联网络的方法;其次,提出了基于强连通分量的纳税人利益关联网络的约减方法;然后,引入利益前件网络的概念,在利益前件网络中发现所有的极大弱连通子图,最后,利用多阶段MapReduce模型,对每个极大弱连通子图及其对应的交易边构建模式树,然后遍历模式树来生成模式库,进而对模式库中的模式进行两两匹配,找到所有符合匹配原则的模式对,最终生成所有的纳税人偷漏税嫌疑群组。其中,多阶段MapReduce模型由于采用分布式计算,能够极大地提高国家税务部门的嫌疑偷漏税分析效率,为国家挽回税务流失的损失。

著录项

  • 公开/公告号CN105574649A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-05-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安交通大学;

    申请/专利号CN201510920257.3

  • 申请日2015-12-10

  • 分类号G06Q10/06(20120101);G06Q40/00(20120101);G06Q50/26(20120101);

  • 代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;

  • 代理人安彦彦

  • 地址 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

  • 入库时间 2023-12-18 15:12:16

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2016-06-08

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/06 申请日:20151210

    实质审查的生效

  • 2016-05-11

    公开

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