[00252031]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

交易价格： 面议

类型： 发明专利

技术成熟度： 正在研发

专利所属地：中国

专利号：CN201510920257.3

交易方式： 完全转让许可转让技术入股

联系人：西安交通大学

所在地：陕西西安市

服务承诺: 产权明晰; 资料保密
对所交付的所有资料进行保密; 如实描述

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技术详细介绍

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。

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