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申请/专利权人：河北华正信息工程有限公司

摘要：本发明公开了一种信访督查跟踪管理系统及管理方法，涉及信访管理技术领域，为了解决信访件追踪和督查效果不佳的问题。本信访督查跟踪管理系统及管理方法，根据公安联网单元对信访人员录入的信息进行进一步的核查，可以有效的提高信访人员信息的可靠度，加强了信访件的真实度，访件超出处理期限但未处理的案件，自动生成催办短信，提高了未处理案件的催办效率，根据一级案件、二级案件和三级案件的重要程度进行不同程度的预警催办，使催办的力度大大增加，也提高了工作效率和加快了督查的流程，将重复处理后得出的相似度最高的语句标记为目标提取词语集合，便于缩小数据处理范围，使工作人员在进行案件督查检索时更快更便捷，提高了检索的效率。

主权项：1.一种信访督查跟踪管理系统，其特征在于，包括：信访基础信息登录单元，用于：信访人员将个人信息进行录入登记，并且信访基础信息登录单元与公安联网单元数据交互，信访人员将个人信息录入后通过公安联网单元的辅助，对信访人员的个人信息进行核查；信访业务管理单元，用于：根据不用信访件的业务类别，将信访件进行类别区分，类别区分完成后信访人员根据自身的需要对信访件的类型进行选择，并将信访件进行提交，其中，当信访件在进行提交之前，根据信访件的具体需求，可以将信访件进行修改和调整；数据加密单元，用于：将提交的信访案件进行案件编码，并将编码案件进行加密计算；接收业务追踪单元，用于：基于信访业务管理单元中提交的信访件，将信访件根据类别分别进行接收，接收完成后根据信访件的内容逐一进行案件处理，处理完成后根据案件的处理情况进行案件反馈；其中，在信访件处理时，根据案件的重点程度进行处理流程的监控、跟踪，并且根据监控、跟踪的情况和处理案件的时间期限进行等级预警；信访案件统计分析单元，用于：基于接收业务追踪单元中的结案信访件，将结案信访件进行核查，核查完成后根据案件的类型进行结案案件的类别分类，并提取案件中的关键词进行案件统计，最后根据统计结果将案件以报表、图形、文字的形式生成为综合文档；所述数据加密单元，包括：公钥生成模块，用于：在互联网终端联网单元提供用于将信访件写入存储阵列中存储器的目标页的输入信息，输入信息包含至少一个计数值，该计数值表示在互联网终端联网单元内存中的目标页上发生写访问的次数；使用计数值生成加密公钥；网络加密模块，用于：在互联网端的第一服务器上以电子方式从互联网终端联网单元接收信访件，在第一服务器上使用公钥对信访件进行加密，加密的信访件包括哈希值，哈希值表示用于加密所述信访件的公钥的编号版本；将加密后的信访件传输到第二服务器，并将加密的信访件存储在与第二个服务器关联的数据库中；解析重构模块，用于：从第二个服务器关联的数据库中获取加密的信访件，将加密的信访件由第二服务器发送到指定的互联网终端联网单元；互联网终端联网单元的管理者通过安全许可后，获得公钥的编号版本，解析出加密公钥，使用加密公钥重构输入信息，通过重构的输入信息生成信访件；所述信访案件统计分析单元，包括：结案案件统计模块，用于：根据已经结案的信访件，将结案案件中的语句进行分词操作，得到类型语句中的若干个提取词语，其中，类型语句为结案案件语句中语句的结构和形式，根据语句的结构和形式分为不同的类型；获取每个提取词语的词语特征及每个提取词语在类型语句中的语句特征，提取词语的词语特征为基于将提取词语中的语句类型，将语句类型中的名词或者名词短语进行提取，并标注为词语特征，并且基于提取词语中的语句类型，根据语句中的语法结构对语句进行不同语法的分类；根据数据库中构建的数据词典，将数据词典与类型语句中的语句特征进行相似度提取，并进行重复处理，其中，数据词典为数据库中构建的数据集，根据数据集中的数据与类型语句中的语句进行对比，并将语句特征与数据集中对比的相似度进行提取；将重复处理后得出的相似度最高的语句标记为目标提取词语集合；将目标提取词语集合中位置连续的提取词语以文本最小单元进行最大长度拼接，得到拼接词语；将拼接词语进行清洗，得到关键词集合，关键词集合与所处的结案案件进行对应，其中，拼接词语的清洗为发现并纠正拼接词语中可识别的错误数据；拼接词语的清洗流程包括：先将拼接词语数据进行获取，获取完成后通过计算机数据分析的方式对拼接词语数据进行检测分析，从而可以得出拼接词语数据中存在的异常数据，并根据异常数据的异常情况自动选择数据清洗的算法，当异常程度较大时，则选择深度清洗的算法，当异常程度较小时，则选择一般清洗的算法，通过对数据进行算法的清洗，将最后的清洗数据替代异常数据；报表生成模块，用于：基于结案案件统计模块中不同关键词分类的结案案件，将结案案件以报表、图形、文字的形式生成为综合文档，其中，综合文档在终端进行查看；所述结案案件统计模块，包括：相似度提取子模块，用于：将语句特征与数据词典中的数据项分别进行分割，并分别得到语句特征分量词和词典数据分量词，并根据分割得到的语句特征分量词和词典数据分量词的频率进行权重赋值，将权重赋值表征分别形成特征向量A和词典数据向量B，其中，第k个语句特征对应的特征向量表示为，特征向量包括多个特征向量分量，词典数据向量B包括多个词典数据向量分量；采用以下公式对语句特征与数据词典中的数据项逐项计算相似度， 上式中，表示第k个语句特征与数据词典中的数据项逐项计算相似度；表示第k个语句特征对应的第i个特征向量分量；n表示向量分量数；示数据词典中的数据项对应的第i个词典数据向量分量；k的取值范围为正整数；提取计算得到的相似度；并对每个语句特征进行计算提取相似度的重复处理；相似度排序子模块，用于：根据数据词典中的数据项，对每个语句特征计算相似度后，根据得出的相似度由高到低对语句特征进行排序，选择排序最前的语句特征作为语句标记。

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