[发明专利]一种数据线识别系统及方法在审

专利信息
申请号: 202210080724.6 申请日: 2022-01-24
公开(公告)号: CN114511216A 公开(公告)日: 2022-05-17
发明(设计)人: 林乐新;周超 申请(专利权)人: 深圳闪回科技有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/30;H04M1/72409
代理公司: 深圳知帮办专利代理有限公司 44682 代理人: 李赜
地址: 518000 广东省深圳市南山区粤海街道麻岭*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 数据线 识别 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种数据线识别系统,其特征在于,包括:

获取模块,用于采集手机系统信息、手机基本信息、应用程序信息和多媒体数据,手机系统信息包括IMEI码、IMSI码和系统版本信息,手机基本信息包括短信、通话记录、通讯录和日历,多媒体数据包括图片、视频、音频、文档和手机铃声,通过逻辑获取方式获取具有root权限的手机的应用程序信息,应用程序信息包括聊天软件和导航软件,通过备份方式获取为具有root权限的安卓手机;

解析模块,用于对获取到的数据进行分析,对聊天数据进行解密,并分析出常用联系人、异常通话和敏感信息,分析的数据存储于数据库中;

统计模块,用于对分析出的数据进行展示,展示内容包括常用联系人、异常通话、敏感信息和地理位置信息;

指标构建模块,用于对评价指标进行汇总,根据预设的供应商评价指标库中的之别被引用的频率,去除被引用频率小于预设阈值且与手机行业关联性不大的指标,结合手机行业的自身特点添加关键指标,以得出手机配件供应商评价的二级指标,筛选出的二级指标进行因子分析,对提取的公共因子对应作为一级指标,其中,通过手机搜索到的多个评价指标进行整合时,将意思表达相同或相近的指标进行次数累加,选取次数最多的指标名称以确定评价指标名称。

2.根据权利要求1所述的数据线识别系统,其特征在于,还包括因子分析模块,因子分析模块包括信度分析单元和效度分析单元,信度分析单元用于将至少一份量表测得的分数与一群受测者在同一份量表前后填写的答案出现一致时,标识信度高;当同一份量表前后两次测得的结果不一致,标识份量表的信度低;将一份调查问卷获得的分数用X标识,真分数用T表示,误差分数用E表示,则X=T+E,若X的方差用表示,T的方差用表示,E的方差用表示,则,信度的大小是由真分数的变异量占总变异量的比值,则信度=/;

效度分析单元用于表示一份量表真正测量到该量表所测量的能力,达到测量目的的量表才是有效的,真分数用T表示,真分数包括问卷所要测量的部分与测量目的的无关部分,则T=,实际观察值W为:,在总分数中占的比例越大,调查问卷就越有效。

3.根据权利要求2所述的数据线识别系统,其特征在于,因子分析模块包括将多个综合因子从原始标量中归结出来,并对变量间的相关性进行检验,变量间的相关性采用KMO统计量检验与Bartlett球形检验来验证;

KMO检验统计量用于比较观测相关系数与偏相关系数的指标,其值与1越接近表示变量的相关性越好,当KMO0.7时,原始数据适合做因子分析;Bartlett球形检验用于验证原始变量的相关系数矩阵是否为单位矩阵,当确认为非单位矩阵时,做因子分析。

4.根据权利要求2所述的数据线识别系统,其特征在于,因子分析模块还包括因子提取单元和因子确定单元,因子提取单元用于选取多个公共因子建立因子载荷矩阵,以确定提取的公共因子对原始变量的影响程度,并对因子载荷矩阵进行方差最大化正交旋转得到输出结果;

因子确定单元用于因子提取单元和因子正交旋转后,多个指标变量的湛河系数都大于预设系数阈值时,提取多个因子并确定与第一个公共因子密切相关的是产品合格率、质量保证体系、安全性和可靠性,并将第一个公共因子确定为质量,与第二个公共因子密切相关的是与科研机构的合作、创新能力、高级极速人员的比例、设备先进程度和专利数量,将第二个公共因子确定为技术;企业的管理水平、财务状况、员工数量、市场占有率和信誉度与第三个公共因子密切相关并将其确定为企业状况;与第四个公共因子密切相关的是单笔交易量、准时交货、订货提前期和接收紧急订单的能力与交货有关,并将其确定为交付能力;与第五个公共因子密切先关的是销售代表的能力、技术支持的服务水平、售后服务和服务态度并将其确定为服务;与第六个公共因子密切相关的是优惠幅度、物流成本和采购价格并将其确定为价格。

5.根据权利要求1所述的数据线识别系统,其特征在于,获取模块包括逻辑获取单元、备份获取单元和物理获取单元,逻辑获取单元为预先分配的数据并通过利用数据线中的Debug Bridge连接手机的方式访问文件系统,物理获取模块为存储数据的物理介质,通过获取镜像来实现数据获取,并获取到被删除的数据。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳闪回科技有限公司,未经深圳闪回科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210080724.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top