[發(fā)明專利]一種圖數(shù)據(jù)集成計算方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202310598648.2
• 申請日: 2023-05-25
• 公開（公告）號: CN116595485A
• 公開（公告）日: 2023-08-15
• 發(fā)明（設計）人: 袁軼慧;徐彥武;倪偉淵;錢吟霄;王子清;王申
• 申請（專利權）人: 江蘇省聯(lián)合征信有限公司
• 主分類號: G06F18/25
• 分類號: G06F18/25;G06F18/2113;G06F21/62;G06F16/901
• 代理公司: 南京智造力知識產(chǎn)權代理有限公司 32382
• 代理人: 戴羽豐

本發(fā)明提供了一種圖數(shù)據(jù)集成計算方法，首先服務器根據(jù)請求從各圖數(shù)據(jù)節(jié)點中獲取包含頭實體的頭關聯(lián)子圖和包含尾實體的尾關聯(lián)子圖；接著以頭實體至尾實體關聯(lián)路徑最短為要求，將各個頭關聯(lián)子圖與尾關聯(lián)子圖進行兩兩融合，得到若干融合子圖；最后比較各融合子圖中頭實體至尾實體的最短關聯(lián)路徑的長度，找出其中長度最小的融合子圖，將該融合子圖作為查詢結果輸出。本發(fā)明通過只提取包含頭實體和尾實體的部分圖譜數(shù)據(jù)，減少了融合時的數(shù)據(jù)量與計算量；并且在計算最短路徑時，先做一次初步篩選，盡可能地減少連接計算量，提升計算效率。另一方面，參與計算的數(shù)據(jù)量減少，也能有效減少信息泄露的可能性和危害。

技術領域

本發(fā)明屬于機器學習技術領域，具體涉及一種圖數(shù)據(jù)集成計算方法。

背景技術

大數(shù)據(jù)分析是信息時代的關鍵技術之一，數(shù)據(jù)的全面性、完整性則是影響大數(shù)據(jù)分析技術充分發(fā)揮性能的關鍵所在。各個數(shù)據(jù)的擁有者或管理者都會建立自己的圖數(shù)據(jù)庫，各個圖數(shù)據(jù)庫中可能存儲有所需數(shù)據(jù)的某一個或多個維度的信息，但鮮有某個擁有者或管理者能夠完整掌握所需的全部維度信息。因而，將分散各方的信息關聯(lián)起來十分重要。通過不同數(shù)據(jù)源的信息關聯(lián)，才能建立完整的信息鏈，進而做到較為準確詳實的數(shù)據(jù)分析。

例如數(shù)據(jù)源A擁有本地所有企業(yè)的股東與實際控制人信息圖譜，數(shù)據(jù)源B擁有本地企業(yè)的財務信息及風險關聯(lián)圖譜。對于通過多層控股實際控制了甲、乙、丙三家企業(yè)的某自然人X而言，數(shù)據(jù)源A知曉X有對甲、乙、丙三價企業(yè)的實際控制權，但缺少相關財務信息、風險信息；數(shù)據(jù)源B知曉甲、乙、丙三家企業(yè)的實際財務和風險信息，但不知道背后的實際控制人信息。在做對X所控企業(yè)的風險預警分析時，就必須結合關聯(lián)數(shù)據(jù)源A和B的信息。

現(xiàn)有技術中有通過第三方服務器來統(tǒng)籌連接各參與方的圖數(shù)據(jù)庫，形成一套電子信息查詢系統(tǒng)，其中各參與方的圖數(shù)據(jù)庫構成系統(tǒng)中的一個圖數(shù)據(jù)節(jié)點。各個圖數(shù)據(jù)節(jié)點基于各自的圖譜結構信息和圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型來生成知識向量，而后將各知識向量統(tǒng)一送至第三方服務器進行融合。現(xiàn)有技術在對多維度數(shù)據(jù)圖譜進行融合的迭代過程中，計算效率仍有較大的可提升空間；另一方面，各方數(shù)據(jù)提交第三方服務器時缺少ID加密，存在泄露實體身份的風險，尤其是當服務器匯集多個來源的實體信息時，這種風險及可能帶來的損失會被成倍放大。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術中存在的不足，本發(fā)明提供了一種圖數(shù)據(jù)集成計算方法，用以優(yōu)化多維度數(shù)據(jù)圖譜融合時的計算效率，并解決信息泄露方面的問題。

本發(fā)明通過以下技術手段實現(xiàn)上述技術目的。

一種圖數(shù)據(jù)集成計算方法，其特征在于：應用于由服務器和若干圖數(shù)據(jù)節(jié)點組成的電子信息系統(tǒng)，包括以下步驟：

步驟一，服務器根據(jù)請求從各圖數(shù)據(jù)節(jié)點中獲取包含頭實體的頭關聯(lián)子圖和包含尾實體的尾關聯(lián)子圖；

步驟二，以頭實體至尾實體關聯(lián)路徑最短為要求，將各個頭關聯(lián)子圖與尾關聯(lián)子圖進行兩兩融合，得到若干融合子圖；

步驟三，比較各融合子圖中頭實體至尾實體的最短關聯(lián)路徑的長度，找出其中長度最小的融合子圖，將該融合子圖作為查詢結果輸出。

進一步地，步驟二中，頭關聯(lián)子圖與尾關聯(lián)子按以下步驟進行融合：

計算頭關聯(lián)子圖與尾關聯(lián)子圖中各對信息實體間的連接概率，將其中連接概率最大的一對信息實體作為初始的候選組合，其余各對信息實體作為對比組合；

將所述候選組合建立信息關聯(lián)，計算其中頭實體至尾實體的最短關聯(lián)路徑長度，所述長度記為候選路徑長度；

按照連接概率降序，依次將各對比組合與候選組合進行比較，其中比較過程為：

第一步，先計算對比組合中頭實體至其關聯(lián)實體的最短關聯(lián)路徑長度、尾實體至其關聯(lián)實體的最短關聯(lián)路徑長度，判斷這兩個長度是否均小于候選路徑長度：

否的話，則淘汰此對比組合；