[发明专利]一种上市公司金融活动知识图谱的风险分析方法

说明书

本发明公开了一种上市公司金融活动知识图谱的风险分析方法，包括：构建金融活动知识图谱；将命名实体库中的所有命名实体进行规范化处理；基于规范化处理过后的命名实体，构建三元组，进而得到三元组候选集；根据三元组候选集得到有效三元组；根据有效三元组构建知识图谱；知识图谱风险分析；根据知识图谱，构建金融风险传导模型；进行迭代计算，得到收敛后的金融风险传导模型，该模型用于表示知识图谱中每一个命名实体潜在风险程度；解决了现有技术中需要人工构建知识图谱的不足，节省了大量人力成本，构建金融风险传导模型，进而挖掘知识图谱中存在潜在风险的命名实体，对于上市公司监管机构加强市场金融活动的监管起到了重要的支撑作用。

技术领域

本发明属于知识图谱风险分析技术领域，尤其涉及一种上市公司金融活动知识图谱的风险分析方法。

背景技术

上市公司金融活动知识图谱能直观的反映上市公司金融活动的特点以及存在的风险，并能用于分析金融活动中的风险传导过程，对于上市公司监管机构加强市场金融活动的监管有着重要的支撑作用。然而市面上关于上市公司金融活动知识图谱鲜有报道。

目前产业界知识图谱的构建多依赖人工构建，耗费大量人力成本。主要是因为现有自动化构建技术难以适用于不同的领域，往往需要针对特定领域设计针对性的自动化知识图谱构建方法。另外，上市公司金融活动中的风险传导过程有其一定特点，需要基于知识图谱设计针对性的金融风险传导模型，进行知识图谱的风险分析。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术中需要针对性设计知识图谱、以及难以挖掘知识图谱中存在风险的实体的不足，提供了一种通过自动化构建知识图谱，进而挖掘知识图谱中存在潜在风险的命名实体的风险分析方法，具体为一种上市公司金融活动知识图谱的风险分析方法。

本发明提供了一种上市公司金融活动知识图谱的风险分析方法，包括：

构建金融活动知识图谱；

S1：将命名实体库中的所有命名实体进行规范化处理；

S2：基于规范化处理过后的命名实体，构建三元组，进而得到三元组候选集；

S3：计算三元组候选集中每一个三元组出现在上市公司公告中的次数，选取次数大于阈值的三元组作为有效三元组；根据有效三元组构建知识图谱；

知识图谱风险分析；

S4：根据知识图谱构建金融风险传导模型；

S5：迭代计算知识图谱中每个节点受其它节点影响的风险值，直至知识图谱中所有节点的风险值动态平衡，得到收敛后的金融风险传导模型，收敛后的金融风险传导模型用于表示知识图谱中每一个命名实体潜在风险程度。

优选的，S1中，包括：

S1.1：对于命名实体进行规范化处理；从命名实体库中依次提取所有两命名实体组合，计算两命名实体组合中两命名实体之间的字符串二元组杰卡德距离，对于字符串二元组杰卡德距离小于设定值的两命名实体，将其归并为同一个命名实体；

S1.2：将已计算的两命名实体组合替换成命名实体库中未计算的两命名实体组合，执行步骤S1.1；

S1.3：重复执行步骤S1.2，直至命名实体库中所有两命名实体组合均已进行规范化处理，并将归并为同一个命名实体的命名实体统一表示为规范化命名实体。

优选的，S2中，基于规范化处理过后的命名实体，根据上市公司公告文本段落中所有共同出现的规范化命名实体，构建三元组，整合所有上市公司公告文本段落中出现的三元组，构建三元组候选集。

优选的，S3中，计算三元组候选集中每一个三元组出现在上市公司公告中的次数，计算公式为：