[发明专利]一种通用关联关系强度测算方法、装置、电子设备和介质在审
申请号: | 202111271844.6 | 申请日: | 2021-10-29 |
公开(公告)号: | CN113988638A | 公开(公告)日: | 2022-01-28 |
发明(设计)人: | 李琪;胡逸天 | 申请(专利权)人: | 深圳壹账通智能科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q40/02;G06Q40/06;G06Q30/08;G06F16/36;G06N3/08 |
代理公司: | 上海汉之律师事务所 31378 | 代理人: | 周婷婷 |
地址: | 518066 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 通用 关联 关系 强度 测算 方法 装置 电子设备 介质 | ||
1.一种通用关联关系强度测算方法,其特征在于,包括:
获取目标企业信息,所述目标企业信息至少包括:节点和节点之间的关系;
根据所述目标企业信息获取各企业之间的全部关系路径;
建立用于测算每条关系路径的关系强度的网络模型,并根据所述各节点之间的关系、关系路径的长度和编码矩阵对所述网络模型进行训练,所述训练包括根据所述各节点之间的关系、关系路径的长度,对所述全部关系路径进行数据编码,形成编码矩阵,并通过所述编码矩阵,将每一条编码规则唯一映射为得分值;
通过训练后的网络模型,获取目标企业之间的所有路径的关系强度的得分值,将得分值最高的关系强度作为目标企业的关系强度,完成目标企业之间关联关系强度测算。
2.根据权利要求1所述的通用关联关系强度测算方法,其特征在于,所述根据所述节点之间的关系、关系路径的长度,对所述全部关系路径进行数据编码,形成编码矩阵,并通过所述编码矩阵,将每一条编码规则唯一映射为得分值,包括:
获取各节点之间的关系、关系路径的长度和对应的关系强度,通过独热码对所述全部关系路径进行数据编码,获取编码矩阵;
通过所述编码矩阵对全连接神经网络进行训练;
利用训练后的全连接神经网络,将每一条编码规则唯一映射为得分值,并一次性计算所有目标企业的关系路径得分值。
3.根据权利要求2所述的通用关联关系强度测算方法,其特征在于,所述节点包括公司、法人、高管,所述节点之间的关系包括投资关系、任职关系、法人关系和分支机构关系;
将所述各节点之间的关系作为节点之间的边,形成节点表和关系表,并根据所述节点表和关系表,获取与所述节点表和关系表对应的图数据;
在进行目标企业的关系路径查询时,通过所述目标企业信息在图数据中进行定位,进而获取两个节点之间的全部关系路径。
4.根据权利要求3所述的通用关联关系强度测算方法,其特征在于,所述得分值通过如下公式获取:
Score总=max(F{F[F(X·W[1]+b[1])·W[2]+b[2]]·W[3]+b[3]})
其中,W[1]、W[2]、W[3]分别为系数矩阵1,系数矩阵2,系数矩阵3,b[1]、b[2]、b[3]分别为偏移矩阵1,偏移矩阵2,偏移矩阵3,F为变换函数;
将得分值最高的关系路径作为目标企业之间的最强的关系强度,完成两个目标企业之间最终关系强度的认定。
5.根据权利要求3所述的通用关联关系强度测算方法,其特征在于,在获取所述目标企业的关系强度之后,还包括:
获取待识别对象的关联关系数据,所述关联关系数据包括待识别对象之间的关联关系数据和待识别对象与已有对象之间的关联关系数据;
根据所述关联关系数据,确定待识别对象之间的关联关系、关联关系强度以及待识别对象与已有对象间的关联关系和关联关系强度;
在所述图数据中,根据已有对象的风险值对待识别对象进行风险识别。
6.根据权利要求5所述的通用关联关系强度测算方法,其特征在于,获取所述目标企业的关系强度之后,还包括:
根据所述目标企业信息,建立目标企业的法人关联图谱;
通过所述法人关联图谱,获取目标企业的法人的公共信用综合评价得分;
预先对目标企业的关系强度、风险识别和所述目标企业的法人的公共信用综合评价得分设置权重,进而获取用于作为企业活动评价参考基础的最终评分。
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