[发明专利]一种基于知识图谱的上市企业违法风险预测方法

摘要

本发明公开了一种基于知识图谱的上市企业违法风险预测方法，通过构建企业关联方超图与Hyper‑GNN超图表示学习模型，将企业关联方集群的风险同化因素纳入企业违法预测中；改良图传递算法传播机理，采用社区划分算法划定违法风险扩散范围，并将企业利益关联紧密度与概率学机理引入图游走算法，模拟不良风险源在企业间模拟传播的图游走路径，通过图传递算法深层次迭代后的收敛趋向，精准评估可疑企业违法风险程度；设计Legal‑GNN神经网络，将企业风险特征与企业关联方集群特征相融合，增强稀疏化的可疑企业节点特征与大规模的合法企业节点特征的差异性，减弱节点嵌入表示时的特征相似程度，提高预测模型对违法企业的甄别精度。