[发明专利]一种基于图谱关系网络的企业信用评估方法及系统在审

专利信息
申请号: 201811555873.3 申请日: 2018-12-19
公开(公告)号: CN109670944A 公开(公告)日: 2019-04-23
发明(设计)人: 傅小康;琚春华;魏致善;邹江波 申请(专利权)人: 信雅达系统工程股份有限公司;浙江工商大学
主分类号: G06Q40/02 分类号: G06Q40/02;G06F16/901
代理公司: 杭州裕阳联合专利代理有限公司 33289 代理人: 姚宇吉
地址: 310000 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 图谱关系 企业信用评估 网络 维度 量化 企业信用 信用水平 注册数据 多维度 构建 切合 投资 评估 工商
【权利要求书】:

1.一种基于图谱关系网络的企业信用评估方法,其特征在于,包括以下步骤:

获取企业工商注册数据,并对获取的企业工商注册数据进行结构化处理,构建图谱关系网络;

提取所述图谱关系网络中的所有的节点的投资关系维度和任职关系维度;

根据预设的关系强度打分表,以及节点的所述投资关系维度和任职关系维度,量化所述图谱关系网络中各个节点之间的关系强度;

基于所述图谱关系网络中的各个节点的信用水平以及各个节点之间的关系强度,评估企业信用水平。

2.根据权利要求1所述的基于图谱关系网络的企业信用评估方法,其特征在于,所述企业工商注册数据包括:主要人员信息、股东和出资信息、企业登记信息、以及关联信息四个维度的数据。

3.根据权利要求1所述的基于图谱关系网络的企业信用评估方法,其特征在于,获取企业工商注册数据,并对获取的企业工商注册数据进行结构化处理,构建图谱关系网络,包括以下步骤:

网络抓取所述企业工商注册数据;

对抓取的所述企业工商注册数据中的半结构化数据进行抽取,以获得结构化数据;

对结构化数据中的异常数据或缺失数据进行处理;

对处理后的结构化数据进行合并,形成所述图谱关系网络。

4.根据权利要求1所述的基于图谱关系网络的企业信用评估方法,其特征在于,所述图谱关系网络用G(V,E)表示,节点V分为两种类型,分别是自然人节点和企业节点,具有7种属性,V∈{股东,法人,董事长,执行董事,监事,总经理,其他},连接边E为有向边,具有3种属性,E∈{投资,任职,投资兼任职}。

5.根据权利要求1至4任一项所述的基于图谱关系网络的企业信用评估方法,其特征在于:

所述图谱关系网络中的节点的投资关系维度包括:自然人节点对企业节点的投资金额、投资集中度、以及投资占比三个维度;还包括企业节点对企业节点的投资金额、投资集中度、投资占比、以及企业资产来源四个维度;

所述图谱关系网络中的节点的任职关系维度包括:自然人节点对企业节点的职位重要度、任职集中度、以及管理集中度三个维度。

6.根据权利要求5所述的基于图谱关系网络的企业信用评估方法,其特征在于:

所述图谱关系网络中的节点之间的关系强度包括:投资关系强度和任职关系强度,量化图谱关系网络中节点之间关系强度通过以下公式计算得到:

Sij=α*ISi,j+β*DSi,j

其中,Sij代表节点之间的关系强度,i、j代表不同的节点,参数α、β为权重系数;IS为投资关系强度,DS为任职关系强度;

自然人节点对企业节点的投资关系强度ISi,j,根据以下公式计算得到:

ISi,j=a*AI+b*NI+c*PI

其中,AI为投资金额、NI为投资集中度、PI为投资占比,a、b、c分别为权重系数;

企业节点对企业节点的投资关系强度IS'i,j,根据以下公式计算得到:

IS'i,j=e*AI+f*NI+g*PI+k*BI

其中,BI为企业资产来源,e、f、g、k分别为权重系数;

自然人节点对企业节点的任职关系强度DSi,j,根据以下公式计算得到:

DSi,j=l*D+t*NS+h*NM

其中,D为职位重要度、NS为任职集中度、NM为管理集中度,l、t、h分别为权重系数。

7.根据权利要求6所述的基于图谱关系网络的企业信用评估方法,其特征在于,基于所述图谱关系网络中的各个节点的信用水平以及各个节点之间的关系强度,评估企业信用水平,包括以下步骤:

在所述图谱关系网络中找到与该节点具有连接边的关联节点;

计算连接边的关系强度;

将关联节点的信用水平与连接边的关系强度相乘,标准化后得到该企业的信用水平。

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