[發明專利]一種數據分析方法、裝置、計算機系統及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202010146003.1
• 申請日: 2020-03-05
• 公開（公告）號: CN111401700B
• 公開（公告）日: 2023-09-19
• 發明（設計）人: 段洪云;汪偉;彭琛
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q10/0635
• 分類號: G06Q10/0635;G06F16/901;G06F16/906;G06F16/36
• 代理公司: 北京英特普羅知識產權代理有限公司 11015
• 代理人: 程超

本發明公開了一種數據分析方法、裝置、計算機系統及可讀存儲介質，基于大數據領域，包括：創建用于描述節點間關聯關系及資產關系的有向圖，并通過傳染病模型計算有向圖中各路徑的風險傳導系數以獲得無標度模型；識別無標度模型中的感染節點，根據感染節點并結合風險傳導系數計算無標度模型中各路徑的風險傳導率，以獲得風險感染模型；根據用戶端發送的節點請求提取風險感染模型中的節點并將其作為目標節點，計算目標節點傳入方向的風險傳導率和傳出方向的風險傳導率以獲得傳入風險率和傳出風險率。本發明實現了對知識圖譜中信息的深度挖掘，并提供深層次且有價值的信息的技術效果。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種數據分析方法、裝置、計算機系統及可讀存儲介質。

背景技術

當企業風險管理逐漸成為業內焦點，市面上出現了許多企業分析及風險監控類產品，如企查查、天眼查等，但是當前企業風險分析聚焦于企業自身各項風險，如工商信息、財務報表、法律訴訟、輿情風險等，然而當前的風險監控類產品卻只能獲知法律文件、賬面數據以及風險評級等信息，并且這些信息通常采用知識圖譜進行管理及展示。

然而當前的知識圖譜僅說明了節點數據及各節點之間的關聯關系，但是僅憑這些信息僅僅能夠提供節點基本信息，以及節點之間的關聯信息，而未對知識圖譜中的信息進行深度挖掘，導致其僅能夠提供簡單的信息，而無法向使用者提供可直接使用的有價值的信息。

發明內容

本發明的目的是提供一種數據分析方法、裝置、計算機系統及可讀存儲介質，用于解決現有技術存在的未對知識圖譜中的信息進行深度挖掘，導致其僅能夠提供簡單的信息，而無法向使用者提供可直接使用的有價值的信息的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供一種基于大數據的數據分析方法，包括：

創建服務器創建用于描述節點間關聯關系及資產關系的有向圖，并通過傳染病模型計算所述有向圖中各路徑的風險傳導系數以獲得無標度模型，并將其發送風險服務器；其中，所述節點是指信息所有者，所述關聯關系用于反應各信息所有者之間的牽連和影響，所述資產關系用于反應各信息所有者之間的資產關聯比值；

所述風險服務器識別所述無標度模型中的感染節點，根據感染節點并結合所述風險傳導系數計算所述無標度模型中各路徑的風險傳導率，以獲得風險感染模型并將其發送計算服務器；

所述計算服務器根據用戶端發送的節點請求提取所述風險感染模型中的節點并將其作為目標節點，計算所述目標節點傳入方向的風險傳導率和傳出方向的風險傳導率以獲得傳入風險率和傳出風險率；其中，所述節點請求包括有與風險感染模型中節點對應的節點名稱，其用于提取所述風險感染模型中的節點。

上述方案中，所述創建用于描述節點間關聯關系及資產關系的有向圖包括：

從服務系統中獲取節點數據以及各節點之間的關聯關系，根據所述關聯關系構建用于描述節點間關聯關系的有向圖；

計算所述有向圖中相互關聯的節點之間的資產關聯比值，并將其加載于所述相互關聯節點之間的路徑上以描述所述有向圖中節點間資產關系。

上述方案中，所述通過傳染病模型計算所述有向圖中各路徑的風險傳導系數以獲得無標度模型包括：

通過傳染病模型計算所述有向圖的模型指標以獲得平均傳導概率；

將所述平均傳導概率分別與所述有向圖的路徑上的資產關聯比值相乘以獲得初級傳導系數，通過隨機森林模型識別所述有向圖中各相互關聯節點之間的相關度，并將其加載于所述相互關聯的節點的路徑上；

將所述有向圖的路徑上的初級傳導系數和相關度相乘以獲得風險傳導系數，將所述風險傳導系數加載于所述有向圖的路徑上以獲得無標度模型。

上述方案中，所述識別所述無標度模型中的感染節點包括：