[发明专利]一种金融股权知识大图的多层股权穿透方法

说明书

本发明提供一种金融股权知识大图的多层股权穿透方法，从金融股权知识大图中找出以给定金融机构为中心的穿透式多层股权网络；基于层序遍历由中心结点逐步扩展计算各个股东结点到中心结点的最大持股比例以及持股比例最大路径的层数，支撑穿透式多层股权网络的生成；最后计算穿透式多层股权网络中各股东结点到中心结点的最终持股比例，找出中心结点的实际控股股东。本发明能够解决带环路的知识图谱中的最短路径计算问题，并应用于金融领域，高效准确地支持股权网络中的穿透式多层股权网络以及关键股权路径层级和实际控股股东的发现。

技术领域

本发明属于计算机图算法领域，具体涉及一种金融股权知识大图的多层股权穿透方法，并应用于金融领域。

背景技术

金融股权知识大图本质上是大规模的金融股权知识图谱，蕴含了大量的语义信息与知识关联，由具有关联的结点与边组成。在金融股权知识大图中，每个结点表示金融机构或企业实体，每条边表示实体之间的持股或管理关系等。股权网络呈现出了股东来源众多且层层嵌套的复杂股权结构，股权结构是金融领域的一个重要特征，可以高效地从复杂股权网络中发现穿透式多层股权网络，识别出隐藏在层层股权网络之后的实际控股股东。

控股权为股东的持股份额达到可以控制公司的程度，并因此获得对公司支配和控制的权利，控股权分为绝对控股即持股比例超过50％和相对控股即持股比例低于50％但是可以实现有效持股。从表面上看大股东拥有着上市公司的控股权，但是只是其实际控股股东控股链路中的一环，受实际控股股东的影响。随着企业集团化模式的不断发展，企业与企业之间的关系变得更加复杂，实际控股股东被隐藏在层层股东之外，高杠杆的股权结构本身具有很大的风险。如何识别企业利用多层级复杂股权网络隐藏实际控股股东成为金融风险预警的关键。

目前为了计算外部股东对企业的最终持股比例，识别隐藏的实际控股股东，现有的方法主要采关系型数据库如MySQL进行数据存储，利用广度优先搜索算法(BFS算法)对股权网络进行遍历，直到找到所有的叶子结点，形成最终的股权网络子图。股权网络子图可以表示为邻接矩阵，Brioschi F等人提出Integrated Ownership Share(IOS)模型，通过稀疏矩阵运算，将持股比例向内反推，确定任意一个股东对一个金融机构或企业的最终持股比例，通过分析带有交叉持股的合法独立公司组成的股权网络，计算集团的公司的价值以及外部股东持有的综合所有权股份，并演绎了提高风险资本的过程与所有权从业务组的控制权分离之间的联系。根据IOS模型得到的最终持股比例即可确定实际控股股东。

目前缺乏从知识关联角度发现和分析金融风险结构的工作，不能对全量的股权网络进行穿透式股权结构发现。随着企业数量的快速增长，构建的金融股权知识大图达到了亿级规模，现有的持股比例计算模型，时间复杂度较高，难以支持大规模金融股权知识大图的查询与分析。因此本发明的创新点为：

基于知识关联将金融机构、非金融机构及其之间的股权关系统一组织和表示为一个金融股权知识大图，将金融股权网络中关键风险特征结构发现的问题转化为金融股权知识大图中的知识关联发现问题。

提出具有更高时间效率的查询分析算法，通过一次遍历即可确定企业的股东层级与最终持股比例，识别实际控股股东，高效地支持亿级三元组金融股权知识大图中金融机构之间的穿透式多层股权网络查询与分析。

发明内容

有鉴于此，本发明要解决的技术问题是：提供一种复杂的增量股权计算的遍历算法，能够准确高效地找出金融股权知识大图中给定金融机构为中心的穿透式多层股权网络，识别出中心结点的实际控股股东。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为一种金融股权知识大图的多层股权穿透方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：通过多个结点、多条边以及边上的权重构建金融股权知识大图；

步骤1所述金融股权知识大图为：

G(V，E)