[发明专利]识别互联网金融借贷企业经营异常的方法、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于知识图谱识别互联网金融借贷企业经营异常的方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1：获取互联网金融借贷企业的企业基础信息、招聘信息、投资标的信息、网络舆情信息和财务信息，构建其包括企业基础信息知识库、企业招聘信息知识库、企业投资标的知识库、企业网络舆情知识库和企业财务信息知识库的企业知识库，进入S2步骤；

S2：从S1所构建的企业知识库中，按照RDF三元组的结构，提取各种知识库中的实体名称和关系名称，存入知识图谱数据库中，形成包含企业基础信息实体、企业招聘信息实体、企业投资标的实体、企业网络舆情实体和企业财务信息实体的企业实体数据库，进入S3步骤；

S3：在S2所建立的企业实体数据库中，将同一个企业的多个实体的数据库进行关联，构建该企业的企业信息知识图谱，进入S4步骤；

S4：分析能够评价互联网金融借贷企业经营异常的各种经营数据，根据各种经营数据的特点，选用适宜的机器学习的算法，从S3中建立的企业信息知识图谱中抽取和各种经营数据有关的知识数据，包括应用自然语言处理算法和分类算法，从S3中建立的企业信息知识图谱中，抽取企业基础信息实体中的内容，按地理位置或资金规模对企业进行分类，给企业加上地理位置或资金规模的标签；应用自然语言处理算法，从S3中建立的企业信息知识图谱中，抽取企业基础信息实体中的司法协助信息和企业变更信息，给企业加上是否存在司法违约或变更的标签，如果企业存在影响企业正常经营的事项，则预警企业经营异常；应用正则匹配算法和分类算法，从S3中建立的企业信息知识图谱中，抽取企业招聘信息实体中的内容，划分企业在行业中的薪酬福利等级，作为企业综合实力的参考，如果企业存在企业薪酬明显过高的情况，则预警企业经营异常；应用时间序列算法和回归算法，从S3中建立的企业信息知识图谱中，抽取企业投资标的实体中的内容，预测企业投资标的的发布规模和投资收益，如果企业发布的投资标的存在投资收益或投资规模明显高于算法预测值的情况，则预警企业经营异常；应用自然语言处理算法，从S3中建立的企业信息知识图谱中，抽取企业网络舆情实体中的内容，并进行文本的语义分析和情感分析，如果企业获得的负面评价或负面新闻的数量高于设定的阈值，则预警企业经营异常；应用分类算法，从S3中建立的企业信息知识图谱中，抽取企业财务信息实体中的内容，进行企业盈利能力的分类对比，若企业的营收能力明显低于同类别企业的行业均值，则预警企业经营异常；基于以上构建的多种分析模型，分析获得能够评价互联网金融借贷企业经营异常的各种经营数据，从多个维度对互联网金融借贷企业进行经营异常的风险预测，识别出经营异常的互联网金融借贷企业，即只要存在至少一个经营异常数据，则预警企业经营异常。

2.如权利要求1所述的基于知识图谱识别互联网金融借贷企业经营异常的方法，其特征在于：还包括S5：根据S3中建立的企业信息知识图谱，将与S4中已识别出的经营异常的互联网金融借贷企业具有法律连带责任的企业列入经营异常预警名单，并进行推送。

3.如权利要求1所述的基于知识图谱识别互联网金融借贷企业经营异常的方法，其特征在于：S1中，通过爬虫抓取来获取互联网金融借贷企业的企业基础信息、招聘信息、投资标的信息、网络舆情信息和财务信息。

4.如权利要求1所述的基于知识图谱识别互联网金融借贷企业经营异常的方法，其特征在于：S4中，评价互联网金融借贷企业经营异常的各种经营数据包括：企业存在违法经营行为、主要负责人离职、高级岗位离职率高、企业薪酬明显过高、企业发布的投资标的存在投资收益或投资规模明显高于预测值、企业获得的负面评价或负面新闻的数量高于设定的阈值或企业的营收能力低于设定的阈值。

5.一种基于知识图谱识别互联网金融借贷企业经营异常的终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4中任一所述方法的步骤。

6.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述方法的步骤。