[发明专利]企业网络图的建立方法、装置和计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201811556472.X 申请日: 2018-12-19
公开(公告)号: CN109558522A 公开(公告)日: 2019-04-02
发明(设计)人: 陈玮;刘德彬;黄远江;严开 申请(专利权)人: 重庆百行智能数据科技研究院有限公司
主分类号: G06F16/901 分类号: G06F16/901
代理公司: 重庆智慧之源知识产权代理事务所(普通合伙) 50234 代理人: 孙方
地址: 400039 重庆市九*** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 网络图 节点数据 关联关系 计算机可读存储介质 申请 关联关系建立 参数建立 分析效率 建立模型 特征提取 预设算法 遍历
【说明书】:

本申请提供了本申请提供了一种企业网络图的建立方法,所述方法包括:获取建立网络图所需的节点数据和所述节点数据之间的关联关系;根据所述节点数据以及所述关联关系建立初始企业图;根据预设算法对所述节点数据和所述所述关联关系进行处理以得到简化参数;根据所述节点数据、所述关联关系和所述简化参数建立企业网络图。本申请还提供一种装置和计算机可读存储介质。通过此种方式可以减少用于建立模型的数据量级,同时提高模型的建立速度,以及通过使得对该社区网络图的遍历、特征提取和分析效率更高。

技术领域

本申请属于数据处理技术领域,具体涉及一种企业网络图的建立方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

关联图谱是基于图数据库建立的关系网络图,是一种可视化的智能分析产品,通过数据抽取和转换,图计算引擎对数据进行查询和分析,实现秒级数据运算和数据可视化,并以图谱的形式展示给用户的分析工具。关联图谱由节点和边构成,节点表征事件实体和企业实体,边表征实体间的关系,节点和边都可以有多个属性。

关联图谱应用于企业信息与企业风险发现领域,其核心价值在于把各个类别的企业信息有机地串联起来,从而有助于风险模型去识别其中隐藏的关联风险、族群风险等。在实际企业关联图谱中,公司的股东比较多,一个公司投资的其他公司也比较多,进而形成巨大的图谱,这通常会出现超级节点、边爆炸等问题。如某公司的多层关联公司非常庞大,如四层内的关联公司,可达到数十万节点,这些节点涉及到风险信息可达到数百万条,这给基于企业关联图谱风险模型设计、训练和应用都带来了困难。

发明内容

为了解决现有技术存在的上述问题,本申请目的在于提供一种企业网络图的建立方法、装置和计算机可读存储介质,旨在解决现有的建立大规模企业关联图谱时,由于数据量级大导致的模型建立时的设计、训练和应用的困难。

为解决上述技术问题,本申请提供了一种企业网络图的建立方法,所述方法包括:获取建立网络图所需的节点数据和所述节点数据之间的关联关系;根据所述节点数据以及所述关联关系建立初始企业图;根据预设算法对所述节点数据和所述所述关联关系进行处理以得到简化参数;根据所述节点数据、所述关联关系和所述简化参数建立企业网络图。

可选地,所述初始企业图包括至少两个所述节点数据,两个所述节点数据之间包括至少一条所述关联关系,所述节点数据包括至少一个节点属性,所述关联关系包括至少一个边属性。

可选地,所述节点数据的类别包括公司、人员和风险事件。

可选地,当所述节点类别为公司时,则所述节点属性包括但不限于:注册资本、规模、行业、类型和地区;当所述节点类别为风险事件时,则所述节点属性包括但不限于:发生时间、地点、严重程度和涉及的财物价值;所述节点类别为人时,则所述节点属性包括但不限于:职位、任职时长和过往不良记录。

可选地,所述获取建立网络图所需的节点数据的步骤之前,还包括:预先建立数据分析提取系统;获取企业相关数据;通过所述数据分析提取系统对所述企业相关数据以得到节点数据。

可选地,所述确定所述节点数据之间的关联关系的步骤为:预先设定搜寻规则;根据所述节点数据和所述搜寻规则数据源中获取关系信息;根据所述关联信息确定所述关联关系。

可选地,所述简化参数包括节点权重和边权重,所述根据预设算法对所述节点数据和所述所述关联关系进行处理以得到简化参数的步骤,包括:获取每个所述节点数据对应的至少一个原始节点属性值;获取所述两个节点数据之间所对应的所述至少一条关联关系所对应的所述至少一个原始边属性值;通过将所述至少一个原始节点属性值合并得到对应所述节点数据的所述节点权重;通过将所述至少一个原始边属性值合并得到对应所述两个节点数据之间的所述边权重。

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