对象识别方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本公开提供了一种对象识别方法、装置、设备和介质，可以应用于计算机技术领域和人工智能技术领域。对象识别方法包括：基于多个对象各自的产权归属信息，生成多个对象的对象网络图；基于对象网络图的网络密度，从对象网络图中确定目标对象网络图；基于目标对象网络图的点中心度，从目标对象网络图中确定目标对象；以及基于目标对象的属性信息，确定目标对象网络图中的多个对象的评价结果。络图中的多个对象的评价结果。络图中的多个对象的评价结果。

【技术实现步骤摘要】
对象识别方法、装置、设备及介质


[0001]本公开涉及计算机
和人工智能
，更具体地，涉及一种对象识别方法、装置、设备及介质和程序产品。

技术介绍

[0002]关联贷款是指贷款企业通过构建具有多层次股权关系的企业集团，以及利用错综复杂的关联关系构成贷款担保链，以此获取远远超过企业负债能力的巨额贷款。放贷企业需要对关联贷款的风险进行重点管理。
[0003]在实现本公开构思的过程中，专利技术人发现相关技术中至少存在如下问题：放贷企业的企业员工通常根据经验来判断关联贷款的授信额度、贷款风险等问题，这种方式不仅受主观因素影响较大并且运行效率低下。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本公开提供了一种对象识别方法、装置、设备及介质和程序产品。
[0005]本公开的一个方面提供了一种对象识别方法，包括：
[0006]基于多个对象各自的产权归属信息，生成多个对象的对象网络图，其中，上述对象网络图包括多个对象节点和多个关联边，其中，上述对象节点用于表征上述对象，上述关联边用于表征两个上述对象之间的关联关系；
[0007]基于上述对象网络图的网络密度，从上述对象网络图中确定目标对象网络图，其中，上述网络密度用于表征上述对象网络图中的多个上述对象彼此之间的关联程度；
[0008]基于上述目标对象网络图的点中心度，从上述目标对象网络图中确定目标对象；以及
[0009]基于上述目标对象的属性信息，确定上述目标对象网络图中的多个对象的评价结果。
[0010]根据本公开的实施例，上述基于上述对象网络图的网络密度，从上述对象网络图中确定目标对象网络图，包括：
[0011]在确定上述网络密度大于或等于预定网络密度阈值的情况下，将上述对象网络图作为上述目标对象网络图；以及
[0012]在确定上述网络密度小于上述预定网络密度阈值的情况下，利用聚类分析方法从上述对象网络图中确定上述目标对象网络图。
[0013]根据本公开的实施例，上述对象识别方法还包括，在上述基于上述对象网络图的网络密度，从上述对象网络图中确定目标对象网络图之前：
[0014]确定上述对象网络图中的上述多个对象节点的数量和上述多个关联边的数量；以及
[0015]基于上述多个对象节点的数量和上述多个关联边的数量，确定上述对象网络图的上述网络密度。
[0016]根据本公开的实施例，上述基于上述目标对象网络图的点中心度，从上述目标对象网络图中确定目标对象，包括：
[0017]确定上述目标对象网络图中的上述多个对象节点各自的点中心度其中，上述多个对象节点各自的点中心度用于表征上述多个对象节点各自在上述目标对象网络图中的重要程度；
[0018]基于上述多个对象节点各自的点中心度，确定上述目标对象网络图的上述点中心度；以及
[0019]基于上述目标对象网络图的上述点中心度，从上述目标对象网络图中确定上述目标对象。
[0020]根据本公开的实施例，上述确定上述目标对象网络图中的上述多个对象节点各自的点中心度，包括：
[0021]针对上述多个对象节点中的每个对象节点，
[0022]确定与上述对象节点相关联的至少一个关联边；以及
[0023]基于上述对象节点的至少一个关联边、上述目标对象网络图的上述多个关联边和上述目标对象网络图的上述多个对象节点，确定上述对象节点的点中心度。
[0024]根据本公开的实施例，上述确定上述目标对象网络图中的上述多个对象节点各自的点中心度，包括：
[0025]重复执行下述操作，直至上述目标对象网络图中的上述多个对象节点各自的点中心度被确定；
[0026]从上述多个对象节点中确定对象节点i，其中，i大于或者等于1且i小于或者等于n，上述多个对象节点的总数量为n；
[0027]重复执行下述操作，直至上述对象节点i与上述目标对象网络图中的任意两个对象节点之间的关联度被确定；
[0028]确定上述目标对象网络图中的对象节点j和对象节点k之间的多个关联路径jk，其中，上述关联路径jk用于表征通过上述关联边和上述对象节点连通上述对象节点j和上述对象节点k的路径，k大于或者等于1且k小于或者等于n，j大于或者等于1且j小于或者等于n，i不等于k且k不等于j且k不等于j；
[0029]从上述多个关联路径jk中确定经过上述对象节点i的目标关联路径jki；
[0030]基于上述多个关联路径jk和上述目标关联路径jki，确定上述对象节点i，与上述对象节点j和上述对象节点k之间的关联度。
[0031]根据本公开的实施例，上述属性信息包括多个属性子信息；
[0032]上述基于上述目标对象的属性信息，确定上述目标对象网络图中的多个对象的评价结果，包括：
[0033]针对上述多个属性子信息中的每个属性子信息，
[0034]确定上述属性子信息的类型信息；
[0035]基于上述属性子信息的类型信息，确定上述属性子信息的权重；
[0036]基于多个上述属性子信息各自的权重和上述属性子信息的预定分析值，确定上述属性信息的分析值；
[0037]基于上述属性信息的分析值，确定上述目标对象网络图中的多个对象的评价结
果。
[0038]根据本公开的实施例，上述基于多个对象各自的产权归属信息，生成多个对象的对象网络图，包括：
[0039]基于上述多个对象各自的产权归属信息，确定上述多个对象彼此之间的关联关系；以及
[0040]基于上述关联关系，生成上述多个对象的对象网络图。
[0041]根据本公开的实施例，上述属性子信息包括以下至少一项：经营范围信息、持有可用资源信息、流动资源流动信息、固定资源持有信息。
[0042]本公开的另一方面提供了一种对象识别装置，包括：
[0043]对象网络图生成模块，用于基于多个对象各自的产权归属信息，生成多个对象的对象网络图，其中，上述对象网络图包括多个对象节点和多个关联边，其中，上述对象节点用于表征上述对象，上述关联边用于表征两个上述对象之间的关联关系；
[0044]目标对象网络图确定模块，用于基于上述对象网络图的网络密度，从上述对象网络图中确定目标对象网络图，其中，上述网络密度用于表征上述对象网络图中的多个上述对象彼此之间的关联程度；
[0045]目标对象确定模块，用于基于上述目标对象网络图的点中心度，从上述目标对象网络图中确定目标对象；以及
[0046]对象的评价结果确定模块，用于基于上述目标对象的属性信息，确定上述目标对象网络图中的多个对象的评价结果。
[0047]本公开的再一方面提供了一种电子设备，包括：
[0048]一个或多个处理器；
[0049]存储器，用于存储一个或多个指令，
[0050]其中，当上述一个或多个指令被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器实现如上所述的方法。
[0051本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对象识别方法，包括：基于多个对象各自的产权归属信息，生成多个对象的对象网络图，其中，所述对象网络图包括多个对象节点和多个关联边，其中，所述对象节点用于表征所述对象，所述关联边用于表征两个所述对象之间的关联关系；基于所述对象网络图的网络密度，从所述对象网络图中确定目标对象网络图，其中，所述网络密度用于表征所述对象网络图中的多个所述对象彼此之间的关联程度；基于所述目标对象网络图的点中心度，从所述目标对象网络图中确定目标对象；以及基于所述目标对象的属性信息，确定所述目标对象网络图中的多个对象的评价结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述对象网络图的网络密度，从所述对象网络图中确定目标对象网络图，包括：在确定所述网络密度大于或等于预定网络密度阈值的情况下，将所述对象网络图作为所述目标对象网络图；以及在确定所述网络密度小于所述预定网络密度阈值的情况下，利用聚类分析方法从所述对象网络图中确定所述目标对象网络图。3.根据权利要求2所述的方法，还包括，在所述基于所述对象网络图的网络密度，从所述对象网络图中确定目标对象网络图之前：确定所述对象网络图中的所述多个对象节点的数量和所述多个关联边的数量；以及基于所述多个对象节点的数量和所述多个关联边的数量，确定所述对象网络图的所述网络密度。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述目标对象网络图的点中心度，从所述目标对象网络图中确定目标对象，包括：确定所述目标对象网络图中的所述多个对象节点各自的点中心度，其中，所述多个对象节点各自的点中心度用于表征所述多个对象节点各自在所述目标对象网络图中的重要程度；基于所述多个对象节点各自的点中心度，确定所述目标对象网络图的所述点中心度；以及基于所述目标对象网络图的所述点中心度，从所述目标对象网络图中确定所述目标对象。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述确定所述目标对象网络图中的所述多个对象节点各自的点中心度，包括：针对所述多个对象节点中的每个对象节点，确定与所述对象节点相关联的至少一个关联边；以及基于与所述对象节点相关联的至少一个关联边、所述目标对象网络图的所述多个关联边和所述目标对象网络图的所述多个对象节点，确定所述对象节点的点中心度。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述确定所述目标对象网络图中的所述多个对象节点各自的点中心度，包括：重复执行下述操作，直至所述目标对象网络图中的所述多个对象节点各自的点中心度被确定；从所述多个对象节点中确定对象节点i，其中，i大于或者等于1且i小于或者等于n，所
述多个对象节点的总数量为n；重复执行下述操作，直至所述对象节点i与所述目标对象网络图中的任意两个对象节点之间的关联度被确定；确定所述目标对象网络图中的对象节点j和对...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓宇，朱丹，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：