[發(fā)明專利]一種基于企業(yè)知識(shí)圖譜實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)泛化與傳導(dǎo)分析方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010423402.8
• 申請(qǐng)日: 2020-05-19
• 公開（公告）號(hào): CN111598461B
• 公開（公告）日: 2022-01-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周家木
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京海致星圖科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/06
• 分類號(hào): G06Q10/06;G06F16/36;G06N20/00
• 代理公司: 北京棘龍知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11740
• 代理人: 謝靜

1.一種基于企業(yè)知識(shí)圖譜實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)泛化與傳導(dǎo)分析方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1：以自然人、企業(yè)為實(shí)體，以投資、高管、股東、共地址電話、一致行動(dòng)人、實(shí)際控制人為關(guān)系邊，構(gòu)建企業(yè)知識(shí)圖譜，并將實(shí)體和關(guān)系存儲(chǔ)到ArangoDB圖數(shù)據(jù)；

步驟2：實(shí)體特征的構(gòu)建，以企業(yè)的基本公司信息特征以及所在領(lǐng)域的特殊特征進(jìn)行構(gòu)建企業(yè)的標(biāo)簽特征，并將企業(yè)標(biāo)簽特征數(shù)據(jù)存放到ES數(shù)據(jù)庫(kù)；

步驟3：風(fēng)險(xiǎn)泛化，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)源企業(yè)，找出與風(fēng)險(xiǎn)源企業(yè)相似的企業(yè)，作為疑似風(fēng)險(xiǎn)源；

步驟4：風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)分析，以風(fēng)險(xiǎn)源企業(yè)和疑似風(fēng)險(xiǎn)源企業(yè)作為起點(diǎn)，基于知識(shí)圖譜關(guān)聯(lián)關(guān)系分析K層鄰居節(jié)點(diǎn)受風(fēng)險(xiǎn)影響情況；

所述步驟3具體包括：

步驟3-1：風(fēng)險(xiǎn)特征泛化,根據(jù)給定的風(fēng)險(xiǎn)源企業(yè)，泛化出風(fēng)險(xiǎn)源企業(yè)對(duì)應(yīng)特征向量的上下界，所述風(fēng)險(xiǎn)特征泛化包括以下步驟：

查詢獲取企業(yè)關(guān)于特征集所對(duì)應(yīng)的特征向量；

對(duì)特征向量的數(shù)值型特征進(jìn)行計(jì)算，得到關(guān)于特性向量第i維的上下界；

根據(jù)特征向量第i維的上下界，構(gòu)建特征向量的上下界；

步驟3-2：根據(jù)泛化后的特征上下界T1，T2作為ES搜索條件，查詢滿足條件的企業(yè)作為疑似風(fēng)險(xiǎn)源的候選集；

步驟3-3：疑似風(fēng)險(xiǎn)源識(shí)別，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)源與候選集相似性識(shí)別疑似風(fēng)險(xiǎn)源，所述疑似風(fēng)險(xiǎn)源識(shí)別包括以下步驟：

接收風(fēng)險(xiǎn)源企業(yè)、疑似風(fēng)險(xiǎn)源企業(yè)候選集、特征權(quán)重和相似度閾值；

獲取風(fēng)險(xiǎn)源企業(yè)的特征向量；

獲取任意風(fēng)險(xiǎn)候選企業(yè)的特征向量；

計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)源企業(yè)和候選企業(yè)之間的相似度；

遍歷疑似風(fēng)險(xiǎn)源企業(yè)候選集中的每個(gè)企業(yè)，重復(fù)執(zhí)行獲取風(fēng)險(xiǎn)候選企業(yè)的特征向量至計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)源企業(yè)和候選企業(yè)之間的相似度的步驟，獲得風(fēng)險(xiǎn)源企業(yè)與疑似風(fēng)險(xiǎn)源企業(yè)候選集中每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)候選企業(yè)之間的相似度；

過濾相似度大于相似度閾值的企業(yè)作為疑似風(fēng)險(xiǎn)源企業(yè)集合。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于企業(yè)知識(shí)圖譜實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)泛化與傳導(dǎo)分析方法，其特征在于：所述步驟4具體包括：

步驟4-1：以風(fēng)險(xiǎn)源和疑似風(fēng)險(xiǎn)源作為起始節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行無(wú)向k層展開，確定最大影響范圍，無(wú)向K層展開算法實(shí)現(xiàn)是在ArangoDB圖數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行的，搜索過程采用深度優(yōu)先或廣度優(yōu)先策略，整個(gè)模塊包括路徑探尋及邊和結(jié)點(diǎn)屬性解析、及冗余結(jié)點(diǎn)過濾多個(gè)功能模塊，以實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)路徑快速展開及冗余過濾，包括以下步驟：

接收風(fēng)險(xiǎn)源點(diǎn)集合、最小深度和最大深度；

編寫查詢計(jì)劃；

執(zhí)行AQL語(yǔ)句，獲取滿足條件的傳導(dǎo)路徑；

對(duì)傳導(dǎo)路徑解析，獲取K層展開子圖；

步驟4-2：對(duì)k層展開后的各個(gè)子圖，采用層級(jí)加權(quán)衰減進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)分析，風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)計(jì)算從風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)或者疑似風(fēng)險(xiǎn)源出發(fā)，初始化風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的初始值和疑似風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的初始值，沿著傳導(dǎo)圖譜構(gòu)成的類籬笆網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)逐層加權(quán)衰減，風(fēng)險(xiǎn)值的衰減是一種有權(quán)衰減，根據(jù)任意兩結(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系不同對(duì)傳導(dǎo)邊根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)賦予一定權(quán)值,定義從風(fēng)險(xiǎn)源出發(fā)經(jīng)過K層路徑探尋獲取所有傳導(dǎo)路徑集合P＝{P1，p2…Pk},通過對(duì)傳導(dǎo)路徑上邊和點(diǎn)解析獲取最終的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)圖G＝{V，E},對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)圖的風(fēng)險(xiǎn)源集R＝{R1，R2…Rx}合，通過風(fēng)險(xiǎn)泛化模塊求出其泛化風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)集合S＝{S1，S2…Sy}，記風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)圖中任意結(jié)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)值為rank：

步驟4-3：主路徑探尋，在得到風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)影響范圍圖譜同時(shí)，同時(shí)也給出受影響的企業(yè)是那一條路徑將風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)到該節(jié)點(diǎn)，即給出風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的主路徑；風(fēng)險(xiǎn)主路徑探尋算法使用維特比算法和回溯算法的核心思想，對(duì)于主路徑上每一結(jié)點(diǎn)，以受影響公司的父節(jié)點(diǎn)為例，其風(fēng)險(xiǎn)值是所有父節(jié)點(diǎn)中的具有最大值那個(gè)結(jié)點(diǎn)，以此方法依次回溯尋找主路徑：

步驟4-4：最后將風(fēng)險(xiǎn)影響值大于設(shè)定閾值的企業(yè)進(jìn)行過濾，生成風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)族譜。