山东步尔信息咨询服务（山东步尔信息咨询服务有限公司协商）

本文目录一览：

• 1、布尔金融有限被骗20万都是怎么办
• 2、汕头市布尔网络科技有限公司怎么样？
• 3、国内大数据风控方面做的比较好的企业有哪些？数据的获得途径有哪些？
• 4、有谁知道,遭遇网上布尔金融跑路后该怎么办呢？钱还能拿回来么
• 5、哪些搜索引擎完全支持布尔检索？

布尔金融有限被骗20万都是怎么办

把你手上所掌握的转账证据保留带好，尽可能的配合职能部门的询问，争取早点挽回损失，反正我的损失已经得到解决了，希望可以帮到大家。

汕头市布尔网络科技有限公司怎么样？

汕头市布尔网络科技有限公司是2018-01-08在广东省汕头市龙湖区注册成立的有限责任公司(自然人独资)，注册地址位于汕头市龙湖区黄河路42号万商大厦1-3幢2幢1/504号房之一。

汕头市布尔网络科技有限公司的统一社会信用代码/注册号是91440511MA517TKP6K，企业法人胡卓强，目前企业处于开业状态。

汕头市布尔网络科技有限公司的经营范围是：网站设计；网络科技开发；电子信息技术开发；信息技术咨询；信息系统集成服务；企业管理咨询；电子计算机技术开发、技术转让、技术咨询、技术推广；基础软件服务；应用软件服务；软件开发；销售：化妆品。(依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动)。本省范围内，当前企业的注册资本属于一般。

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国内大数据风控方面做的比较好的企业有哪些？数据的获得途径有哪些？

极其流行，同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了，但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内软件开发公司的排名汇总。

1：华盛恒辉科技有限公司

上榜理由：华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构，致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验，我们通过建立对目标客户和用户行为的分析，整合高质量设计和极其新技术，为您打造创意十足、有价值的企业品牌。

在军工领域，合作客户包括：中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。

在民用领域，公司大力拓展民用市场，目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。

2：五木恒润科技有限公司

上榜理由：五木恒润拥有员工300多人，技术人员占90%以上，是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。

3、浪潮

浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业，中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商，在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势，形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。

4、德格Dagle

德格智能SaaS软件管理系统自德国工业4.0，并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件，具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、

OMS订单管理等四大企业业务信息系统，不仅满足企业对生产进行简易管理的需求，并突破局域网应用的局限性，同时使数据管理延伸到互联网与移动商务，不论是内部的管理应用还是外部的移动应用，都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。

5、Manage

高亚的产品 (8Manage) 是美国经验中国研发的企业管理软件，整个系统架构基于移动互联网和一体化管理设计而成，其源代码编写采用的是最为广泛应用的

Java / J2EE 开发语言，这样的技术优势使 8Manage

可灵活地按需进行客制化，并且非常适用于移动互联网的业务直通式处理，让用户可以随时随地通过手机apps进行实时沟通与交易。

有谁知道,遭遇网上布尔金融跑路后该怎么办呢？钱还能拿回来么

网络理财被骗唯一的办法就是报警备案。

从去年开始网络理财平台爆雷跑路的很多，平台发生异常情况就及时报警，把被骗的经过整理清楚，向警方提供详细信息，警方会根据你提供的信息资料介入调查取证的。

千万不要相信任何人说的能帮你追回，说能帮你追回的都是骗子，都是骗子，都是骗子，重要事情说三遍，小心造成二次上当受骗。

被骗了唯一的办法就是报警，依靠警方的侦办帮你追回被骗的损失。

哪些搜索引擎完全支持布尔检索？

所有的搜索引擎都完全支持布尔检索

布尔检索是最基础，也是使用最广泛的信息检索模型了。所谓布尔查询就是通过AND、OR、NOT等逻辑操作符将检索词连接起来的查询。比如：

那么，布尔检索时如何利用倒排索引进行查询的呢?我们还是先从词汇文档矩阵说起吧~

从词汇文档矩阵说起

我们先假设我们有一个词汇文档矩阵，如下所示：

当我进行布尔查询的时候，其实本质就是在为文档矩阵中的每行1和0组成的二进制数做布尔逻辑运算。

AND操作就是，相同的位同时为1，则结果为1，否则为0。李白 AND 杜甫最终得出的结果就是文档1和文档2。

OR操作就是，相同的位有一个位1，则结果为1，都为0结果才是0。杜甫 OR 白居易最终得出的结果就是所有的文档。

NOT操作就是先将NOT之后的内容取反，再进行AND操作。李白 NOT 苏轼最终得出的结果就是文档1和文档6。

我们可以发现使用词汇文档矩阵的话，进行布尔检索十分简单。但是我们在“搜索引擎概述之倒排索引”(回复“倒排索引”查看)中说过，词汇文档矩阵是稀疏的，极其浪费空间资源，使用这种结构存储大量的数据是不现实的。因此，我们要使用的是倒排索引。

倒排索引的布尔查询

那么在倒排索引中我们如何进行布尔查询呢?首先我们先将上边的词汇文档矩阵转换为倒排索引：

那么，如果我们进行：“李白 AND 白居易”的查询则会进行如下操作：

1. 在词典中定位“李白”

2. 返回其倒排记录：“1,2,6”

3. 在词典中定位“白居易”

4. 返回其倒排记录：“1,2,4,5,6”

5. 对另个倒排记录表求交集

最终的得到的结果就是“1,2”，也就是文档1和文档2。

同理，OR查询就是取并集，NOT查询就是从从第一个倒排记录中排除第二个倒排记录的内容。为了高效的完成交集，并集和排除操作，一般我们会要求倒排记录中的文档id是有序的。

下面我们以三种操作中比较复杂的求交集为例，来说一下布尔查询的算法实现。一种比较常见的倒排记录求交集的算法如下面伪代码所示：

我们的倒排记录是有序的。我们依次比对两个倒排记录中文档id的值。如果，如果两者id一样则输出该id，然后同时比对下一个文档id。如果两者id不一样，则较大的那个不变，之后去和较小的id的下一个id去做比对。这个算法的时间复杂度是O(x+y)，也就是O(N)，要远优于无序列表依次作比对的O(N²)。

优化

当我们去查询一种多个AND组成的查询时，其实本质上就是依次取交集。而且我们很容易知道，对于上边所述的算法来说，如果其中一个集合越短，那么计算可能就越快。因此一个启发式的优化方法就是，在取多个交集的时候，不是去依次的计算，而是先将倒排记录表按照长度从小到大排列，我们先合并最短的两个倒排记录表。这样所有的中间结果的大小都不会超过最短的倒排记录表。因为多个集合的交集元素个数，一定不会大于其中任何一个集合的元素个数。

如果两个倒排记录表的元素个数差距极大的时候(比如比较极端的：1和10000)，我们就没必要依次去比较它们的元素了。采用对短列表中的全部元素分别在长列表中做二分查找的方式，可能会更快。

另外，使用跳表的方式去实现倒排记录表，也可以加快倒排记录表求交集的速度。但是，由于跳表是一种用空间换时间的数据结构，因此会占用更大的空间。同时，虽然现代计算机的cpu运算速度很快，但是磁盘的访问速度依旧很慢。在这样的前提下，如果是一个将所有索引数据都存在内存中的搜索引擎，使用跳表会加快速度;但如果是将索引数据存储在硬盘上的搜索引擎，反而可能会大大的降低速度。由于篇幅有限，我无法在这里详细的介绍跳表这种数据结构的实现。在未来的文章中我会单独介绍这种数据结构，到时候会再次深入的讨论这个问题。

布尔查询的缺点

布尔查询的本质只是查询了某些词汇在文档中的有无，但是却无法告诉用户哪些是更相关的，哪些是不那么相关的。也就是说，布尔查询本身无法按照相关度进行排序。

评价搜索引擎的最重要的两个指标就是正确率和召回率。

·正确率：返回的结果真正的和用户信息需求相关的文档所占的比率。

·召回率：所有和用户 信息需求真正相关的文档中检索系统返回的百分比。

比如说如果每次查询，我都将所有的文档返回，召回率必然是100%(所有的文档中必然包含所有的相关文档)，但是正确率就会很低很低(100万文档中只有1万文档真的和需求相关)。而如果我每次只返回一条数据，而且保证这条数据百分之百和用户需求相关，那么正确率就是百分之百(共返回1篇文档，有1篇和用户信息相关，因此是百分之百) ，但召回率很低(1万篇相关文档之返回1篇)。

使用布尔查询在实际应用中会遇到这样的问题：

如果我要查一篇名字为“Semantic information retrieval research based on co-occurrence analysis”的文章，如果我将所有的空格都识别为AND，这时就只会返回标题为这篇文章的文档，用户无法获得任何其他相关信息。此时正确率很高，但召回率很低。同样，如果我将所有的空格都识别为OR，这时我虽然会获得相关信息了，但是很可能很多相关信息只和information有关，但这并不是我想要的。因此此时虽然召回率很高，但是正确率很低。布尔检索在召回率的问题上很容易走两个极端，很难达到理想的均衡状态。

然而在检索引擎几十年的发展中，已经有很多方案在完善这些问题，或者说在增强布尔查询的能力。而另一方面，也有了一些新的检索模型或技术(如，自由文本查询)来解决这些问题。