一种基于知识图谱的风险识别方法技术

技术编号：40341223 阅读：6 留言：0更新日期：2024-02-09 14:28

本发明专利技术公开了一种基于知识图谱的风险识别方法，包括以下步骤：S01、通过创建的Scrapy框架从互联网上收集相关数据，包括文本信息、图片信息和链接信息；S02、基于StanfordNER算法对收集到的数据进行预处理，包括去除噪声数据、分词、实体识别和关系抽取；S03、构建一个知识图谱，将实体和关系表示为节点和边，在图谱中建立相关知识的语义关系；S04、将支持向量机和随机森林结合对知识图谱中的实体进行分类和聚类，识别出风险相关的实体和潜在的风险因素。该发明专利技术提供的基于知识图谱的风险识别方法，对数据源的监控可以及时发现问题，确保数据的可靠性。可以采用定期检查、数据审核等手段，尽可能减少因为数据质量不佳而对知识图谱造成的影响。

全部详细技术资料下载

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及风险识别，具体涉及一种基于知识图谱的风险识别方法。

技术介绍

1、知识图谱是一种结构化的知识表示方法，用于描述实体、属性和它们之间的关系。它可以帮助我们更好地理解和利用存在于大规模数据中的知识。然而，知识图谱的构建和使用也面临一些风险和挑战。

2、在识别知识图谱的风险时，可以考虑以下几个方面的
技术介绍
：

3、知识图谱的构建通常依赖于多个不同的数据源，这些数据源可能包含错误、不一致或不完整的信息。因此，需要开发技术来评估数据源的质量，例如通过统计分析、数据验证和一致性检查来识别潜在的问题。

4、在构建知识图谱时，需要从非结构化或半结构化的文本数据中提取实体和关系。这个过程可能存在诸多挑战，包括命名实体识别、关系抽取的准确性和歧义消解等。因此，需要借助自然语言处理(nlp)技术，如实体识别、关系抽取和语义解析等，来提高抽取的准确性。

5、知识图谱中的实体和关系应该是一致的、无矛盾的，并符合先验知识或领域规则。因此，需要开发技术来验证知识图谱的一致性，例如通过逻辑推理、规则验证和领域专家的审查等方法。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种基于知识图谱的风险识别方法，用于解决上述问题。

2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：

3、一种基于知识图谱的风险识别方法，包括以下步骤：

4、s01、通过创建的scrapy框架从互联网上收集相关数据，包括文本信息、图片信息和链接信息；</p>

5、s02、基于stanfordner算法对收集到的数据进行预处理，包括去除噪声数据、分词、实体识别和关系抽取；

6、s03、构建一个知识图谱，将实体和关系表示为节点和边，在图谱中建立相关知识的语义关系；

7、s04、将支持向量机和随机森林结合对知识图谱中的实体进行分类和聚类，识别出风险相关的实体和潜在的风险因素；

8、s05、使用图神经网络模型进行关联分析和路径推断，分析风险实体之间的关联性和可能的风险传播路径；

9、s06、根据分析结果，评估风险的严重程度和潜在影响，并生成风险报告。

10、作为优选的，所述步骤1中的scrapy框架的创建包括以下步骤：

11、s11、设定爬虫的起始链接和爬取深度；

12、s12、通过http请求获取网页内容；

13、s13、解析网页内容，提取所需的文本信息、图片信息和链接信。

14、作为优选的，所述步骤11中起始链接和爬取深度设置步骤包括：

15、s111、设置计数器cnt＝1；

16、s112、判断计数器cnt是否等于爬取的向量总数，如果是则过程结束，否则转入步骤113；

17、s113、计算步骤112得到的爬取的嵌入向量表示l与得到的向量总数输入基于翻译的transh模型，以得到该向量总数中实体集e的向量嵌入矩阵和关系集r的向量嵌入矩阵得到的向量总数中实体集e中第cnt个向量的向量嵌入e的l2范数距离d；

18、s114、判断步骤111计算所得的l2范数距离d是否小于等于预设阈值，如果是则进入步骤下一步，否则过程结束；

19、s115、将该l2范数距离d所对应的实体集e中的第cnt个实体作为起始链接预测的结果；

20、s116、设置计数器cnt＝cnt+1，并返回步骤步骤111。

21、作为优选的，所述步骤2中的预处理包括以下子步骤

22、s21、去除html标签和特殊字符；

23、s22、利用nltk进行分词和词性标注；

24、s23、结合stanfordner算法，进行命名实体识别；

25、s24、运用关系抽取算法，从文本中提取出实体之间的语义关系。

26、作为优选的，所述步骤3中的知识图谱构建包括以下步骤：

27、s31、创建知识表示模型，将实体和关系表示为节点和边；

28、s32、根据预处理后的数据，建立知识图谱的节点和边；

29、s33、使用图数据库存储和查询知识图谱。

30、作为优选的，所述步骤5中的基于知识图谱的推理和推理规则的推理操作：

31、s51、采用rdf规则推理，根据知识图谱中定义的属性关系，推断出实体之间的间接关系和风险传播路径；

32、s51、使用图神经网络模型，基于图结构进行关联分析和路径推断，确定风险实体之间的关系和传播路径。

33、作为优选的，所述风险报告由风险管理策略生成，所述风险管理策略利用决策树算法，根据风险报告中的结果和阈值设定，然后输出结果通过强化学习算法，与环境的交互学习最优的风险管理策略，进行优化。

34、在上述技术方案中，本专利技术提供的一种基于知识图谱的风险识别方法，具备以下有益效果：对数据源的监控可以及时发现问题，确保数据的可靠性。可以采用定期检查、数据审核等手段，尽可能减少因为数据质量不佳而对知识图谱造成的影响。

35、并且在数据抓取过程中，可以通过设置指标和阈值来对数据质量进行控制，及时发现问题。并且可以结合人工审核等手段，对数据进行二次校验，提高数据质量。

36、此外，对于数据融合和更新过程，可以建立完善的流程和规范，尽可能减少错误的数据汇入和更新，提高数据更新的准确性。此外，定期对知识图谱进行更新，使其与实际情况保持一致，也是很重要的。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于知识图谱的风险识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的风险识别方法，其特征在于，所述步骤1中的Scrapy框架的创建包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的风险识别方法，其特征在于，所述步骤11中起始链接和爬取深度设置步骤包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的风险识别方法，其特征在于，所述步骤2中的预处理包括以下子步骤

5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的风险识别方法，其特征在于，所述步骤3中的知识图谱构建包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的风险识别方法，其特征在于，所述步骤5中的基于知识图谱的推理和推理规则的推理操作：

7.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的风险识别方法，其特征在于，所述风险报告由风险管理策略生成，所述风险管理策略利用决策树算法，根据风险报告中的结果和阈值设定，然后输出结果通过强化学习算法，与环境的交互学习最优的风险管理策略，进行优化。

8.一种电子设备，包括存储器、

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述基于知识图谱的风险识别方法的步骤。

...

【技术特征摘要】

1.一种基于知识图谱的风险识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的风险识别方法，其特征在于，所述步骤1中的scrapy框架的创建包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的风险识别方法，其特征在于，所述步骤11中起始链接和爬取深度设置步骤包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的风险识别方法，其特征在于，所述步骤2中的预处理包括以下子步骤

5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的风险识别方法，其特征在于，所述步骤3中的知识图谱构建包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的风险识别方法，其特征在于，所述步骤5中...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏爽，宣明辉，周淼，
申请(专利权)人：信雅达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：

全部详细技术资料下载我是这个专利的主人