【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析和知识管理，具体地，涉及一种基于知识图谱的产业链分析方法及系统。
技术介绍
1、随着全球经济的快速发展，上市公司的产业链变得越来越复杂。传统的产业链分析方法主要依赖于人工分析，效率低下且容易出错。现有技术在处理复杂产业链数据时，常常面临数据整合困难、分析时效性低等问题，无法满足现代企业对实时、准确分析的需求。知识图谱技术作为一种新兴的数据管理和分析工具，能够有效地解决这一问题。通过自动抽取和构建产业链知识库，可以实现对上市公司产业链的可视化分析和探索，从而提高分析效率和准确性。
2、知识图谱本质上是一种语义网络，用图的形式描述客观事物，图由节点和边组成。知识图谱中的节点表示概念和实体，概念是抽象出来的事物，实体是具体的事物；边表示事物的关系和属性，事物的内部特征用属性来表示，外部联系用关系来表示。知识图谱以“实体关系实体”或“实体属性属性值”的三元组存储，形成一个图状知识库。
3、在进行产业链知识图谱构建时，会碰到很多汉语命名的实体识别和实体名称歧义。比如实体名称会有多种不同的表示方法，上市公司万科的名称有：万科、万科集团、万科a、万科股份有限公司等等。万科主营业务的名称有：房地产、房地产开发、房地产建设、房地产相关业务等多种表示方法。这样对于我们构建的知识图谱会产生大量的重名和多名现象。因此需要对知识图谱中的实体进行实体识别、歧义消解和指代消解，从而对于产业链知识图谱的构建获得更有价值的数据。
4、现有技术中，公开号为cn117829325a的专利技术专利，公开了一种基
5、另一项公开号为cn118070896a的专利技术专利，公开了一种基于知识图谱的信息处理方法及系统，通过获取目标运算调度知识图谱并加载至实体识别网络，生成各目标节点关联的目标实体界定域，从而提高了实体识别的准确性。
6、此外，公开号为cn112328803a的专利技术专利，公开了种一种基于产业链数据的公司知识图谱的构建方法，通过根据上市公司财报、产业链图谱和国家行业标准建立数据库单元，利用深度学习模块进行匹配训练并输出模型，实现了对公司知识图谱的构建。
7、公开号为cn109255034a的专利技术专利，公开了一种基于产业链的行业知识图谱构建方法，通过对产业链进行建模，再根据所构建的产业链模型构建行业知识图谱，有效减少了行业知识提取过程中噪声过大的问题，并实现了增量知识学习。公开号为cn113312497a的专利技术专利，公开了一种基于知识图谱的前瞻因子筛选方法及其系统，通过扩展企业产业链图谱中的节点，提取原材料和主营产品节点作为关键词，并通过模糊匹配和相关性计算，获得企业前瞻因子。
8、最后，公开号为cn117573889a的专利技术专利，公开了一种产业链知识图谱的构建方法，通过获取产业链知识信息并提取实体和实体关系，基于python库进行自动化标注，并通过convm模型训练输出关于产业链的三元组知识图谱。
9、综上所述，现有技术在知识图谱构建和应用方面已经取得了一定的进展，但在处理复杂产业链数据时仍存在一些问题，如数据整合困难、分析时效性低、准确性不足等。因此，提出一种新的基于知识图谱的上市公司产业链分析方法及系统，以解决现有技术中的不足。
10、本申请相关的专有名词解释：
11、1. application programming interface (api)
12、中文：应用程序接口；解释：api是允许不同软件系统相互通信的工具和协议集合。
13、2. natural language processing (nlp)
14、中文：自然语言处理；解释：nlp是人工智能的一个分支，专注于人与计算机之间用自然语言进行的交互。
15、3. named entity recognition (ner)
16、中文：命名实体识别；解释：ner是自然语言处理中的一个任务，用于识别文本中的实体如人名、地名、组织等。
17、4. relation extraction (re)
18、中文：关系抽取；解释：re是自然语言处理中的一个任务，用于识别和分类文本中实体之间的语义关系。
19、5. graph neural network (gnn)
20、中文：图神经网络；解释：gnn是一种深度学习模型，用于处理图结构数据，通过节点和边的特征学习来实现各种任务。
21、6. long shortterm memory (lstm)
22、中文：长短期记忆；解释：lstm是一种递归神经网络，用于处理和预测基于时间序列的数据。
23、7. conditional random fields (crf)
24、中文：条件随机场；解释：crf是一种用于序列标注任务的概率模型，广泛应用于自然语言处理任务。
25、8. graph convolutional network (gcn)
26、中文：图卷积网络；解释：gcn是一种图神经网络，用于在图结构数据上执行卷积操作。
27、9. bidirectional long shortterm memory (bilstm)
28、中文：双向长短期记忆；解释：bilstm是lstm的一种扩展形式，通过双向的信息流来提高模型的上下文理解能力。
29、10. bidirectional encoder representations from transformers (bert)
30、中文：双向编码器表示的转换器；解释：bert是一种预训练语言模型，通过双向transformer结构来提高自然语言理解任务的性能。
31、11. recurrent neural network (rnn)
32、中文：递归神经网络；解释：rnn是一种神经网络，擅长处理序列数据，通过记忆前面时刻的信息来进行预测。
33、12. python data analysis library (pandas)
34、中文：python数据分析库；解释：pandas是一个用于数据操作和分析的python库。
35、13. spacy
36、中文：无特定中文翻译（python的自然语言处理库）；解释：spacy是一个开源的高性能自然语言处理库。
37、14. natural language toolkit (nltk)
38、中文：自然语言工具包；解释：nltk是一个用于自然语言处理的开源python库。
39、15. pytorch
【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的产业链分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的产业链分析方法，其特征在于，所述数据收集步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的产业链分析方法，其特征在于，所述知识抽取步骤包括：命名实体识别，具体如下：
4.根据权利要求3所述的基于知识图谱的产业链分析方法，其特征在于，所述知识抽取步骤还包括：关系抽取，具体如下：
5.根据权利要求4所述的基于知识图谱的产业链分析方法，其特征在于，所述知识图谱构建步骤中将抽取出的实体和关系构建成知识图谱，形成产业链的知识库，具体包括：构建知识图谱、利用神经网络优化实体和关系；
6.根据权利要求4所述的基于知识图谱的产业链分析方法，其特征在于，所述可视化分析步骤包括用户交互实现、实时数据处理以及知识图谱的动态更新；
7.一种基于知识图谱的产业链分析系统，基于权利要求1-6任一项所述的基于知识图谱的产业链分析方法，其特征在于，包括：数据收集模块、数据预处理模块、知识抽取模块、知识图谱构建模块、可视化分析模块以及数据安全模块；
8.根据权利要求7所述的基于知识图谱的产业链分析系统，其特征在于，所述数据安全模块包括：数据预处理中的数据加密、可视化分析中的访问控制和用户认证；
9.根据权利要求8所述的基于知识图谱的产业链分析系统，其特征在于，所述系统还包括支持多用户操作和并发请求处理；
...【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的产业链分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的产业链分析方法，其特征在于，所述数据收集步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的产业链分析方法，其特征在于，所述知识抽取步骤包括：命名实体识别，具体如下：
4.根据权利要求3所述的基于知识图谱的产业链分析方法，其特征在于，所述知识抽取步骤还包括：关系抽取，具体如下：
5.根据权利要求4所述的基于知识图谱的产业链分析方法，其特征在于，所述知识图谱构建步骤中将抽取出的实体和关系构建成知识图谱，形成产业链的知识库，具体包括：构建知识图谱、利用神经网络优化实体和关系；
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：王日红，
申请(专利权)人：上海大智慧财汇数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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