[發明專利]關系網絡圖的展示方法及裝置

在審

• 申請號: 201910872318.1
• 申請日: 2019-09-16
• 公開（公告）號: CN110544052A
• 公開（公告）日: 2019-12-06
• 發明（設計）人: 張杰;羅華剛;李犇;吳信東
• 申請（專利權）人: 北京明略軟件系統有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q40/02
• 代理公司: 11240 北京康信知識產權代理有限責任公司
• 代理人: 江舟<國際申請>=<國際公布>=<進入國

1.一種關系網絡圖的展示方法，其特征在于，包括：

獲取第一監控對象的屬性信息、第一風險評估指標、所述關系網絡圖以及第一事件數據；

通過違約風險概率模型對所述第一監控對象的屬性信息、第一風險評估指標、關系網絡圖以及第一事件數據進行分析，確定所述第一監控對象違約的概率，其中，所述違約風險概率模型為使用多組數據通過機器學習訓練出的，所述多組數據中的每組數據均包括：歷史監控對象的屬性信息、風險評估指標、事件數據、所述關系網絡圖和所述歷史監控對象違約的概率；

根據所述第一監控對象違約的概率，按照預定的展示規則對所述關系網絡圖進行展示，其中，所述關系網絡圖包括由與所述歷史監控對象以及與所述第一監控對象分別對應的節點組成的關系網絡圖。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，

所述歷史監控對象的風險評估指標包括對所述歷史監控對象進行風險評估的外部指標，所述歷史監控對象的事件數據包括與對所述歷史監控對象進行風險評估有關的事件；所述第一風險評估指標包括對所述第一監控對象進行風險評估的外部指標，所述第一事件數據包括與對所述第一監控對象進行風險評估有關的事件。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，

所述歷史監控對象的屬性信息包括以下至少之一：所述歷史監控對象的收入負債比、資金流動性；所述第一監控對象的屬性信息包括以下至少之一：所述第一監控對象的收入負債比、資金流動性；

所述歷史監控對象的風險評估指標、所述第一風險評估指標包括以下至少之一：經濟周期、采購經理人指數；

所述歷史監控對象的事件數據包括以下至少之一：所述歷史監控對象的行政處罰事件、品牌輿情事件、安全事故、財務事件；所述第一事件數據包括以下至少之一：所述第一監控對象的行政處罰事件、品牌輿情事件、安全事故、財務事件。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述違約風險概率模型是按照以下方式訓練得到的：

將所述關系網絡圖以及所述事件數據分別轉換為第一向量、第二向量，其中，所述第一向量以及所述第二向量均為一維向量；

使用所述監控對象的屬性信息、所述歷史監控對象的風險評估指標、所述第一向量以及所述第二向量對所述違約風險概率模型進行訓練得到訓練完成后的所述違約風險概率模型。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一監控對象違約的概率，按照預定的展示規則對所述關系網絡圖進行展示，包括：

確定出違約概率的變化幅度超過閾值的第一節點以及第二節點，其中，所述第二節點為與所述第一節點存在第一關聯關系的節點；其中，所述第一關聯關系包括以下至少之一：親友關系、擔保關系、股權關系、供應鏈關系、資金來往關系；

在所述關系網絡圖中，標注出所述第一節點以及第一邊，其中，所述第一邊為連接所述第一節點與所述第二節點的邊，所述第一邊用于指示風險傳導的路徑；根據所述第一節點的違約概率的變化幅度，確定所述第一邊的展示效果。

6.一種關系網絡圖的展示裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取第一監控對象的屬性信息、第一風險評估指標、所述關系網絡圖以及第一事件數據；

確定模塊，用于通過違約風險概率模型對所述第一監控對象的屬性信息、第一風險評估指標、關系網絡圖以及第一事件數據進行分析，確定所述第一監控對象違約的概率，其中，所述違約風險概率模型為使用多組數據通過機器學習訓練出的，所述多組數據中的每組數據均包括：歷史監控對象的屬性信息、風險評估指標、事件數據、所述關系網絡圖和所述歷史監控對象違約的概率；

展示模塊，用于根據所述第一監控對象違約的概率，按照預定的展示規則對所述關系網絡圖進行展示，其中，所述關系網絡圖包括由與所述歷史監控對象以及與所述第一監控對象分別對應的節點組成的關系網絡圖。