[发明专利]识别互联网金融借贷企业经营异常的方法、终端设备及存储介质

摘要

本发明公开一种基于知识图谱识别互联网金融借贷企业经营异常的方法，S1：构建互联网金融借贷企业的企业知识库，S2：从企业知识库中，按照RDF三元组的结构，提取各种知识库中的实体名称和关系名称，存入知识图谱数据库中，形成包含企业基础信息实体、企业招聘信息实体、企业投资标的实体、企业网络舆情实体和企业财务信息实体的企业实体数据库，S3：在企业实体数据库中，将同一个企业的多个实体的数据库进行关联，构建该企业的企业信息知识图谱，S4：选用适宜的机器学习的算法，从企业信息知识图谱中抽取和各种经营数据有关的知识数据，从多个维度对互联网金融借贷企业进行经营异常的风险预测，识别出经营异常的互联网金融借贷企业。

主权项

一种基于知识图谱识别互联网金融借贷企业经营异常的方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：获取互联网金融借贷企业的企业基础信息、招聘信息、投资标的信息、网络舆情信息和财务信息，构建其包括企业基础信息知识库、企业招聘信息知识库、企业投资标的知识库、企业网络舆情知识库和企业财务信息知识库的企业知识库，进入S2步骤；S2：从S1所构建的企业知识库中，按照RDF三元组的结构，提取各种知识库中的实体名称和关系名称，存入知识图谱数据库中，形成包含企业基础信息实体、企业招聘信息实体、企业投资标的实体、企业网络舆情实体和企业财务信息实体的企业实体数据库，进入S3步骤；S3：在S2所建立的企业实体数据库中，将同一个企业的多个实体的数据库进行关联，构建该企业的企业信息知识图谱，进入S4步骤；S4：分析能够评价互联网金融借贷企业经营异常的各种经营数据，根据各种经营数据的特点，选用适宜的机器学习的算法，从S3中建立的企业信息知识图谱中抽取和各种经营数据有关的知识数据，包括应用自然语言处理算法和分类算法，从S3中建立的企业信息知识图谱中，抽取企业基础信息实体中的内容，按地理位置或资金规模对企业进行分类，给企业加上地理位置或资金规模的标签；应用自然语言处理算法，从S3中建立的企业信息知识图谱中，抽取企业基础信息实体中的司法协助信息和企业变更信息，给企业加上是否存在司法违约或变更的标签；应用正则匹配算法和分类算法，从S3中建立的企业信息知识图谱中，抽取企业招聘信息实体中的内容，划分企业在行业中的薪酬福利等级，作为企业综合实力的参考；应用时间序列算法和回归算法，从S3中建立的企业信息知识图谱中，抽取企业投资标的实体中的内容，预测企业投资标的的发布规模和投资收益；应用自然语言处理算法，从S3中建立的企业信息知识图谱中，抽取企业网络舆情实体中的内容，并进行文本的语义分析和情感分析；应用分类算法，从S3中建立的企业信息知识图谱中，抽取企业财务信息实体中的内容，进行企业盈利能力的分类对比；基于以上构建的多种分析模型，分析获得能够评价互联网金融借贷企业经营异常的各种经营数据，从多个维度对互联网金融借贷企业进行经营异常的风险预测，识别出经营异常的互联网金融借贷企业。