股东控股关系图谱简化版

最新推荐文章于 2025-10-13 04:32:29 发布
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#控股关系

最近在爬一些企业类的数据，在要取股东控股关系图谱时，问题来了

标签不一致，还要挨个把数据取出来。才像个控股的样子，像这样的

直接来个简化版的

把这一部分的源码取出来，再用xpath,匹配取数据

终于有点控股关系的样子了，其他的再慢慢完善

 

AI知识图谱构建指南：企业智能决策的技术基础
Python编程之道的博客
07-27 649
数据孤岛严重：业务系统（ERP、CRM、SCM）、文档系统、物联网设备等产生的数据各自独立，缺乏统一关联；决策依赖经验：中层管理者依赖Excel报表，高层决策依赖PPT汇报，难以快速响应市场变化；AI应用落地难：传统机器学习模型（如推荐系统、风控模型）缺乏对“关系”的理解，容易出现“决策黑箱”或“常识错误”（例如将“苹果公司”推荐为“水果”相关商品）。知识图谱（Knowledge Graph）正是解决这些问题的核心技术。
银行信息系统应用架构导论-引用
银行信息系统架构详解
03-14 3077
已发布金融国家标准目录（截止2024年3月）已发布的金融行业标准目录（截止2024年3月） 人民银行现行有效的规章目录（截至2021年4月16日 ） 人民银行主要规范性文件目录（更新至2021年8月22日）
上汽的控股关系图
05-24
original graphviz picture by dot, sfdp, neato, circo
d3.js制作股权穿透图
06-22
制作股权穿透 投资结构图 使用方法 ：该dome有两个文件 一个是html文件 另外一个是需要加载的json数据结构的文件，格式：{ "name": "马云", "tap":"节点", "children": [ { "name": "1中国平安人寿保险股份有限公司-自有资金", "shareNumProportion": "2.27%", "children": [ { "name": "2中国证券金融股份有限公司", "shareNumProportion": "2.27%", "children": [ { "name": "3中国证券金融股份有限公司", "shareNumProportion": "2.27%", }] } } ]
D3.js人物关系图绘制全攻略。
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D3.js 作为数据驱动的文档操作库，其核心在于将数据绑定到 DOM 元素并通过数据的变化驱动可视化效果。（Force-Directed Graph），需处理节点（人物）和连线（关系）的物理模拟与动态渲染。人物关系图通常采用以下 JSON 格式，包含。
一致性hash算法原理及php实现
qw790707988的博客
10-14 404
在使用分布式存储时我们要考虑如何将数据均匀分布在多个节点库中？并且也要方便后期的数据查找。 hash取模 假设有N个存储节点，根据用户传入的key（key具有唯一性），index = hash(key) % N计算出将数据存储在哪一个节点上。 一致性hash 为什么不直接使用hash取模的方式，主要原因是：hash取模在容错性和扩展性上较差，如果新增一个节点，或者删除一个节点，那么所有的几点都要重新计算一遍。显然不符合实际实际生产环境。 什么是一致性hash？ 通过一致性hash算法可以把key的has
企业关联图谱源码提供
mobaibier的博客
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企业知识图谱无论是在售前寻找和筛选潜在客户,还是在售中与有意向的客户进行交谈,还是在售后对客户态度进行分析统计,都可以基于人工智能理解客户的意图,这需要根据业务场客户服务无论是在售前寻找和筛选潜在客户,还是在售中与有意向的客户进行交谈,还是在售后对客户态度进行分析统计,都可以基于人工智能理解客户的意图,这需要根据业务场景的需求,制定与品牌和产品属性相关的知识图谱,来进行细粒度的语义分析。企业关联图谱主要构建企业关系网络，全面揭露企业之间、企业与个人的复杂关系股东关系、对外投资关系、分支机构、企业高管。...
车企关系图谱
ringboycn的专栏
01-01 619
【技术白皮书】第四章：信息抽取技术产业应用现状及案例（上）
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信息抽取技术已发展多年，相关产业也日趋成熟，下面是几种主要的信息抽取产业应用：在企业签订合同确立合作的业务流程中，合同比对是必不可少的一个环节。合同在文本确定前，往往经历了反复修改、版本迭代，或者存在电子版与纸质版之间的增减差异。在签订合同时，需要确保用印合同与审核通过的合同文本一致，关键信息齐备，以避免范本使用、文本修改、阴阳合同、函证造假等风险。合合信息推出TextIn合同机器人，基于STR识别和NLP算法，开发出合同关键信息识别与抽取和合同比对两大核心能力，将合同文本进行自动识别与精准智能比对....
《深度挖掘！AI应用架构师眼中金融科技与AI未来的核心技术》
小白菜的博客
07-30 683
金融科技与AI的融合，正深刻改变着金融的面貌。作为AI应用架构师，我们既是技术的构建者，也是价值的守护者。在追求技术突破的同时，我们必须始终牢记：金融AI的终极目标是服务实体经济、提升金融普惠、维护金融稳定。未来已来，但道路仍长。技术演进永无止境，金融本质始终不变。唯有将技术创新与金融本质相结合，将商业价值与社会责任相统一，才能构建真正可持续的金融AI未来。这是一场技术革命，更是一场认知革命。让我们以开放、审慎、创新的态度，共同探索金融AI的无限可能，书写智能金融的新篇章。思考与讨论。
如何完善企业知识图谱构建的AI方案，AI应用架构师的建议
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在数字化转型浪潮中，企业积累了海量数据（结构化数据库、非结构化文档、邮件、语音、图像等），但这些数据往往分散在不同系统中，形成“数据孤岛”。传统的信息检索方式（如关键词搜索）难以满足企业对精准知识获取、复杂关系推理、跨域决策支持的需求。数据层挑战：多源异构数据整合难（结构化/非结构化/半结构化数据格式不一、语义冲突），数据质量参差不齐（重复、缺失、错误）。知识层挑战。
JS-SVG关系图
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某XX中想要了解客户间的交易情况，将数据图形化展现，即展现关系图。 描述如下： 1、每个客户用圆表示，客户间关系使用直线表示； 2、某客户与之相关系的客户越多，即该客户的圆半径越大，反之； 3、两客户间的交易总数越大，即直线越粗，反之； 4、鼠标放在圆上，即显示该客户的交易详情，信息包括客户ID、关联客户总数、出账总金额、入账总金额； 5、点击圆，即出账、入账交易动态动画展示； JS接口说明： function paint(data, enableShowLines, enableStrongLines); data: 客户交易数据 enableShowLines: 是否显示所有的关系，即是否显示所有直线 enableStrongLines: 当鼠标在圆上时，是否使该客户的关系直线加粗 注意： 为了熟悉JS等作为练习的，希望对新手有一定的帮助。
[知识图谱实战篇] 七.HTML+D3实现关系图谱搜索功能（源码）
02-15
本文主要增加了一个搜索功能，通过该搜索框能展示搜索节点的相关内容，同时在张老师的基础上增加搜索节点相关联的边及节点。前面作者讲解了很多知识图谱原理知识，包括知识图谱相关技术、Neo4j绘制关系图谱等，但仍缺少一个系统全面的实例。为了加深自己对知识图谱构建的认识，为后续创建贵州旅游知识图谱打下基础，作者深入学习了张宏伦老师的网易云课程（星球系列电影），并结合自己的理解和技术分享了该系列专栏，从数据采集、数据展示、数据分析到知识图谱构建，文章后续还会讲解中文数据的实体识别、关系抽取、知识计算等。 --------------------- 作者：Eastmount 来源：优快云 原文：https://blog.youkuaiyun.com/Eastmount/article/details/87270150 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
组织关系图源代码下载
09-01
组织结构图 .dvItem { position:absolute; width:24px; border:1px solid #999999; font-size:12px; padding:5px; height:80px; z-index:9; background-color:#FFFFFF; line-height:16px; } a { text-decoration:none; color:#333333; } .dvhline { position:absolute; z-index:17; padding:0px; margin:0px; border-top:1px solid #999999; } .dvvline { color:blue; position:absolute; background-color:#999999; width:1px; z-index:17; } var dItem = new Array(); var w = 600; var h = 40; var iw = 60; var ih = 80; var boxh = 80; var startleft = 400; var starttop = 40; var hr = "" var labledv = "<div class=\"dvItem\" style=\"" var hdv = "<div class=\"dvhline\" style=\"width:"; var vdv = ""; var enddv = ""; var htm = ""; var len; var maxn=0;//深度 function Load_Data() { dItem[0] = "1|总经理|0|"; dItem[1] = "2|营运主管|1|"; dItem[2] = "3|技术主管|1|"; dItem[3] = "4|客服主管|2|"; dItem[4] = "5|商务主管|2|"; dItem[5] = "6|商务代表|5|"; dItem[6] = "7|营运策划|2|"; dItem[7] = "8|程序员|3|"; dItem[8] = "9|美工|3|"; len = dItem.length; Set_Item(0,0); Set_Max(); Write_Item(0,0,0,1); var htm1 = ""; for(var i=0;i<len;i++) { htm1 = htm1 +dItem[i]+""; } //document.getElementById("Load_DV").innerHTML = htm1 ; document.getElementById("List_DV").innerHTML = htm; } //设置层次 function Set_Item(pid,ni) { var n = ni + 1; var iAry = new Array(); for(var i=0;i<len;i++) { iAry = dItem[i].split("|"); if(iAry[2] == pid) { dItem[i] = dItem[i] + ni; if(maxn < ni) { maxn = ni; } Set_Item(iAry[0],n); } } } //设置节点子节点中最大数 function Set_Max() { var iAry = new Array(); var childnum; for(var i=0;i<len;i++) { iAry = dItem[i].split("|"); childnum = Get_Child_Num(iAry[0]); if(childnum <= 1) { dItem[i] = dItem[i] + "|0"; } else { dItem[i] = dItem[i] + "|" + Get_Max(iAry[0],iAry[3]); } } } function Get_Max(pid,start) { var iAry = new Array(); var m = 0; var n = 0; for(var j=start;j<=maxn;j++) { for(var i=0;i<len;i++) { iAry = dItem[i].split("|"); if(iAry[3] == j) { if(Get_RootID(pid,iAry[0])) { m = m + 1; } } if(n < m) { n = m; } } m = 0; } return n; } function Get_RootID(pid,id) { var iAry = new Array(); for(var i=0;i<len;i++) { iAry = dItem[i].split("|"); if(iAry[0] == id) { if(iAry[2] == pid) { return true; break; } else { return Get_RootID(pid,iAry[2]); } } } return false; }
D3关系图实现源代码.zip
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D3实现关系图分析源代码，详细内容请参考我的博客内容部分，可以独立运行，已经有完整的源代码
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中文人物关系知识图谱项目,内容包括中文人物关系图谱构建,基于知识库的数据回标,基于远程监督与bootstrapping方法的人物关系抽取,基于知识图谱的知识问答等应用.
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简单随风的博客
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本项目主要实现逻辑如下： 数据获取 数据处理 导入neo4j 本项目需要用到两种数据源：一种是公司董事的信息，另一种是股票的行业以及概念信息。 董事信息通过scrapy进行爬取，具体包含各个上市公司董事会成员姓名、职位、性别、年龄。股票的行业及概念信息通过Tushare信息进行获取。 1.董事信息获取 我们通过访问’http://pycs.greedyai.com/’ 来获取上市公司的董事信息...
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一个关于电影的知识图谱构建及可视化，完整代码 一个关于电影的知识图谱构建及可视化，完整代码 一个关于电影的知识图谱构建及可视化，完整代码
基于cytoscape.js 、 d3.js实现的关系图谱初级版本 (收藏)
一只小白奔向大牛的故事
10-31 4492
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echarts人物关系图谱教程与配置实例解析
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