[发明专利]一种基于知识图谱的风险预警方法及存储介质

权利要求书

1.一种基于知识图谱的风险预警方法，其特征在于，包括步骤：

S1、获取金融异构信息并根据预设策略进行统一的信息处理，整合得到对应的多份结构化数据；

S2、根据多份所述结构化数据建立股票知识图谱；

S3、根据动态权重算法及所述股票知识图谱，更新多因子风险控制模型；

S4、在所述多因子风险控制模型的基础上，计算每一个股的风控值；

S5、根据所述风控值对所述个股进行股票排序，输出风险排序列表；

S6、根据所述风险排序列表对用户进行个性化的风险预警。

2.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的风险预警方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

S11、通过行情获取和/或网络爬虫获取金融异构信息；

S12、采用信息抽取技术处理所述金融异构信息，获取每一支个股相关的行业信息及其它基本信息，并根据标准格式整合得到对应的结构化数据。

3.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的风险预警方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

S21、根据所述结构化数据中的行业属性，确定其所对应的个股的所属行业；

S22、整合每一行业中所有的所述结构化数据，建立股票知识图谱。

4.如权利要求3所述的一种基于知识图谱的风险预警方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S31、根据所述股票知识图谱，定时获取每一所述行业中每一所述个股在预设时间段内的历史数据；

S32、从所述历史数据中，获取每一属性因子为不同权重时对应的风控准确率，进而根据所述风控准确率计算所述属性因子的目标权重；

S33、整合所有所述属性因子的目标权重，并实时更新到对应的多因子风险控制模型中。

5.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的风险预警方法，其特征在于，在所述步骤S4中：所述多因子风险控制模型为，对每一行业中影响所述个股的风控值的属性因子分配对应的权重，进而整合所有所述属性因子及对应的权重得到多因子风险控制模型。

6.如权利要求4所述的一种基于知识图谱的风险预警方法，其特征在于，所述步骤S5具体为：获取每一所述行业所对应的所述个股的所述风控值，以所述风控值为标准对所述个股进行排序，结合所述结构化数据输出对应每一所述行业的股票风险排序列表。

7.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的风险预警方法，其特征在于，所述步骤S6包括：

S61、以用户应用数据为基础，基于知识推理技术判断用户行业偏好；

S62、根据所述用户行业偏好推送对应的所述风险排序列表，并进行风险预警。

8.如权利要求7所述的一种基于知识图谱的风险预警方法，其特征在于：所述用户应用数据为历史数据或当前输入数据；所述历史数据或所述当前输入数据包括用户选取的量化因子以及操作偏好。

9.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的风险预警方法，其特征在于：所述金融异构信息包括时间序列数据和文本信息；其中，所述时间序列数据包括股票交易数据；所述文本信息包括行业新闻、事件信息、政策信息，以及个股公司公告信息、网站公布信息。

10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序用于实现权利要求1-9所述的一种基于知识图谱的风险预警方法。