基于图谱的数据处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种基于图谱的数据处理方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：在检测到监测主体的评分获取指令时，获取所述监测主体的目标知识图谱，其中，所述目标知识图谱是基于所述监测主体的，通过大数据搜集得到的关联数据得到的；对所述目标知识图谱进行多层级风险传导关系的图谱挖掘，得到挖掘结果；基于所述挖掘结果，得到所述监测主体的数据评分。本申请旨在解决现有技术中难以准确确定企业数据评分的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
基于图谱的数据处理方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及金融科技(Fintech)的人工智能
，尤其涉及一种基于图谱的数据处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着金融科技，尤其是互联网科技金融的不断发展，越来越多的技术应用在金融领域，但金融业也对技术提出了更高的要求，如金融业对基于图谱的数据处理也有更高的要求。目前，不少投资人采用新兴投资方式如ESG投资方式进行投资、ESG即环境(Environmental)、社会责任(Social)、公司治理(Governance)的缩写，ESG投资具有关注企业环境、社会、治理绩效的投资理念，通过ESG绩效，能评估企业在促进经济可持续发展、履行社会责任方面的贡献。在现有技术中，往往是专家通过企业内部披露的信息(主要是社会责任报告CSR)以及从环保部门、人社部等处获取的企业数据，构建E、S、G三个方面的多个指标，并整合得到每个企业的ESG评分，以形成对企业的数据评分，而目前，存在信息披露的机制不完善，造成企业信息披露不完整，且企业数据的数据存在量少的问题，致使难以准确确定企业的数据评分。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种基于图谱的数据处理方法、装置、设备和存储介质，旨在解决现有技术中难以准确确定企业数据评分的技术问题。为实现上述目的，本申请提供一种基于图谱的数据处理方法，所述基于图谱的数据处理方法包括：在检测到监测主体的评分获取指令时，获取所述监测主体的目标知识图谱，其中，所述目标知识图谱是基于所述监测主体的，通过大数据搜集得到的关联数据得到的；对所述目标知识图谱进行多层级风险传导关系的图谱挖掘，得到挖掘结果；基于所述挖掘结果，得到所述监测主体的数据评分。可选地，所述对所述目标知识图谱进行多层级风险传导关系的图谱挖掘，得到挖掘结果的步骤之前，所述方法包括：基于大数据搜集监测主体的关联数据；对所述关联数据进行预设多层级链路关系网络图谱的构建，得到目标知识图谱。可选地，所述对所述关联数据进行预设多层级链路关系网络图谱的构建，得到目标知识图谱的步骤，包括：从所述监测主体的关联数据中提取股权信息，供应链信息，产业链信息以及所述监测主体的监测责任人信息；对所述股权信息，供应链信息，产业链信息以及所述监测责任人信息进行预设链路关系的整理，得到包括所述监测主体的股权关系，供应链关系，产业链关系以及监测责任人关系的预处理数据；对所述预处理数据进行预设多层级链路关系网络图谱的构建，得到目标知识图谱。可选地，所述对所述预处理数据进行预设多层级链路关系网络图谱的构建，得到目标知识图谱的步骤，包括：确定所述预处理数据中的实体表集；确定所述预处理数据中的关系表集，基于所述实体表集以及关系表集，确定所述监测主体与实体表集中其他不同实体节点之间的第一关系有向边，并确定实体表集中其他不同实体节点之间的第二关系有向边；确定所述第一关系有向边的第一有向边权重，以及所述第二关系有向边的第二有向边权重；基于所述第一有向边权重，第二有向边权重，第一有向边以及第二有向边，进行预设多层级链路关系网络图谱的构建，得到目标知识图谱。可选地，所述对所述目标知识图谱进行多层级风险传导关系的图谱挖掘，得到挖掘结果的步骤，包括：将所述目标知识图谱输入至预设分布式图计算模型中；基于所述预设分布式图计算模型，对所述目标知识图谱进行迭代超步计算处理，以对所述目标知识图谱进行风险传导关系的图谱挖掘，得到挖掘结果。可选地，所述基于所述预设分布式图计算模型，对所述目标知识图谱进行迭代超步计算处理，以对所述目标知识图谱进行风险传导关系的图谱挖掘，得到挖掘结果的步骤，包括：基于所述预设分布式图计算模型，初始化处理所述目标知识图谱中实体节点的节点属性以及节点信息；将每个实体节点设置为活跃状态，控制每个实体节点向对应邻居实体节点发送对应预设消息，并控制每个实体节点对接收到邻居节点发送的邻居消息进行聚合处理；判断每个实体节点处理聚合处理邻居消息后，对应节点属性是否发生变更；若存在节点属性发生变更时，获取节点属性发生变更的节点的变更信息，并将节点属性发生变更的节点设置为活跃节点，控制所述活跃节点向其他邻居节点发送对应变更信息，直至所有节点均未发生属性变更，或者节点通信信息传导至所述监控主体，则确定节点信息传导完成；在节点信息传导完成后，基于所述变更信息确定各个实体节点的风险传导关系，得到挖掘结果。可选地，所述基于所述挖掘结果，得到所述监测主体的数据评分的步骤，包括：基于所述挖掘结果，确定其他实体节点对所述监测主体的影响评分；基于所述影响评分以及预设基础评分，得到所述监测主体的数据评分。本申请还提供一种基于图谱的数据处理装置，所述基于图谱的数据处理装置包括：第一获取模块，用于在检测到监测主体的评分获取指令时，获取所述监测主体的目标知识图谱，其中，所述目标知识图谱是基于所述监测主体的，通过大数据搜集得到的关联数据得到的；第二获取模块，用于对所述目标知识图谱进行多层级风险传导关系的图谱挖掘，得到挖掘结果；第三获取模块，用于基于所述挖掘结果，得到所述监测主体的数据评分。可选地，所述基于图谱的数据处理装置还包括：搜集模块，用于基于大数据搜集监测主体的关联数据；构建模块，用于对所述关联数据进行预设多层级链路关系网络图谱的构建，得到目标知识图谱。可选地，所述构建模块包括：提取单元，用于从所述监测主体的关联数据中提取股权信息，供应链信息，产业链信息以及所述监测主体的监测责任人信息；预处理单元，用于对所述股权信息，供应链信息，产业链信息以及所述监测责任人信息进行预设链路关系的整理，得到包括所述监测主体的股权关系，供应链关系，产业链关系以及监测责任人关系的预处理数据；构建单元，用于对所述预处理数据进行预设多层级链路关系网络图谱的构建，得到目标知识图谱。可选地，所述构建单元包括：第一确定子单元，用于确定所述预处理数据中的实体表集；第二确定子单元，用于确定所述预处理数据中的关系表集，基于所述实体表集以及关系表集，确定所述监测主体与实体表集中其他不同实体节点之间的第一关系有向边，并确定实体表集中其他不同实体节点之间的第二关系有向边；第三确定子单元，用于确定所述第一关系有向边的第一有向边权重，以及所述第二关系有向边的第二有向边权重；第一获取子单元，用于基于所述第一有向边权重，第二有向边权重，第一有向边以及第二有向边，进行预设多层级链路关系网络图谱的构建，得到目标知识图谱。可选地，所述第二获取模块包括：输入单元，用于将所述目标知识图谱输入至预设分布式图计算模型中；挖掘单元，用于基于所述预设分布式图计算模型，对所述目标知识图谱进行迭代超步计算处理，以对所述目标知识图谱进行风险传导关系的图谱挖掘，得到本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图谱的数据处理方法，其特征在于，所述基于图谱的数据处理方法包括：/n在检测到监测主体的评分获取指令时，获取所述监测主体的目标知识图谱，其中，所述目标知识图谱是基于所述监测主体的，通过大数据搜集得到的关联数据得到的；/n对所述目标知识图谱进行多层级风险传导关系的图谱挖掘，得到挖掘结果；/n基于所述挖掘结果，得到所述监测主体的数据评分。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图谱的数据处理方法，其特征在于，所述基于图谱的数据处理方法包括：
在检测到监测主体的评分获取指令时，获取所述监测主体的目标知识图谱，其中，所述目标知识图谱是基于所述监测主体的，通过大数据搜集得到的关联数据得到的；
对所述目标知识图谱进行多层级风险传导关系的图谱挖掘，得到挖掘结果；
基于所述挖掘结果，得到所述监测主体的数据评分。


2.如权利要求1所述的基于图谱的数据处理方法，其特征在于，所述对所述目标知识图谱进行多层级风险传导关系的图谱挖掘，得到挖掘结果的步骤之前，所述方法包括：
基于大数据搜集监测主体的关联数据；
对所述关联数据进行预设多层级链路关系网络图谱的构建，得到目标知识图谱。


3.如权利要求2所述的基于图谱的数据处理方法，其特征在于，所述对所述关联数据进行预设多层级链路关系网络图谱的构建，得到目标知识图谱的步骤，包括：
从所述监测主体的关联数据中提取股权信息，供应链信息，产业链信息以及所述监测主体的监测责任人信息；
对所述股权信息，供应链信息，产业链信息以及所述监测责任人信息进行预设链路关系的整理，得到包括所述监测主体的股权关系，供应链关系，产业链关系以及监测责任人关系的预处理数据；
对所述预处理数据进行预设多层级链路关系网络图谱的构建，得到目标知识图谱。


4.如权利要求3所述的基于图谱的数据处理方法，其特征在于，所述对所述预处理数据进行预设多层级链路关系网络图谱的构建，得到目标知识图谱的步骤，包括：
确定所述预处理数据中的实体表集；
确定所述预处理数据中的关系表集，基于所述实体表集以及关系表集，确定所述监测主体与实体表集中其他不同实体节点之间的第一关系有向边，并确定实体表集中其他不同实体节点之间的第二关系有向边；
确定所述第一关系有向边的第一有向边权重，以及所述第二关系有向边的第二有向边权重；
基于所述第一有向边权重，第二有向边权重，第一有向边以及第二有向边，进行预设多层级链路关系网络图谱的构建，得到目标知识图谱。


5.如权利要求1所述的基于图谱的数据处理方法，其特征在于，所述对所述目标知识图谱进行多层级风险传导关系的图谱挖掘，得到挖掘结果的步骤，包括：
将所述目标知识图谱输入至预设分布式图计算模型中；
基于所述预设分布式图计算模型，对所述目标知识图谱进行迭代超步计算处理，以对所述目标知识图谱进行风险传导关系的图谱挖掘，得到挖掘结果。


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【专利技术属性】
技术研发人员：肖翔，吴海山，殷磊，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44