基于企业风险关联图谱的企业风险数据处理方法及装置

    公开(公告)号:CN111861119A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010555450.2

    申请日:2020-06-17

    Abstract: 本申请涉及一种基于企业风险关联图谱的企业风险数据处理方法及装置。该方法包括:获取企业风险关联图谱并确定第一目标节点,企业风险关联图谱用于保存企业之间的风险传播关系,第一目标节点为企业风险关联图谱中的节点,用于表示出现风险问题的风险企业;利用企业风险关联图谱确定与第一目标节点关联的第二目标节点的风险参数,第二目标节点为企业风险关联图谱中的节点,用于表示与风险企业存在关联关系的企业,风险参数用于表示与风险企业存在关联关系的企业受风险企业影响的概率。本申请实现了从企业关联关系的角度分析其他企业受风险企业影响的概率,提供了评估企业之间风险传播的更为准确、形象的方法。

    基于机器学习的微信金融消息分析方法及系统

    公开(公告)号:CN111680225A

    公开(公告)日:2020-09-18

    申请号:CN202010338132.0

    申请日:2020-04-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的微信消息分析方法,包括:步骤一、构建训练语料库;步骤二、建立词汇向量表;步骤三和步骤四、构建和训练卷积神经网络;步骤五、将待分析的微信消息对应的多个词汇对应的词向量构成的词向量矩阵输入至训练得到的卷积神经网络,输出得到该微信消息对应的所有标签的概率分布情况。本发明具有精准预测微信消息所属的金融分类标签的有益效果。本方法还公开了一种基于机器学习的微信消息分析系统,包括:数据采集组件;训练语料库;文本预处理组件;模型训练组件;源数据分类组件。本系统具有精准预测微信消息所属的金融分类标签的有益效果。

    互联网金融企业异常预警排名方法及软件系统

    公开(公告)号:CN109472691A

    公开(公告)日:2019-03-15

    申请号:CN201811281448.X

    申请日:2018-10-31

    Abstract: 本发明涉及金融风险监测领域,具体的说是一种互联网金融企业异常预警排名方法及软件系统;包括有以下步骤,首先确定异常类型;确定每个异常类型下的异常指标;根据各异常类型下触发异常预警阈值的指标个数,确定该异常类型下各互联网金融企业的单项异常预警排名根据异常类型的个数对所有企业进行综合排序;采用本发明技术方案的异常预警排名方法,既能、从单个异常类型角度对所有互联网金融企业进行单项排名,也能从综合所有异常类型对所有互联网金融企业进行综合排名,便于使用者根据企业异常预警排名或是自己重点关注的异常类型的排名进行选择与决策。

    一种实体关系自动识别方法及系统

    公开(公告)号:CN107944559A

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201711190865.9

    申请日:2017-11-24

    CPC classification number: G06N5/022 G06N3/0454

    Abstract: 本发明涉及一种实体关系自动识别方法及系统,该方法包括:训练卷积神经网络得到实体关系识别模型;获取对应待确认实体组的相关语料库;将相关语料进行分词,并将分词得到的相关词语转化为相关词向量;将相关词向量按相关语料转化为矩阵作为实体关系识别模型的输入,得到相关关系种类和相关关系种类的相似度值,将相似度值高的相关关系种类作为待确认实体组的关系种类。本发明通过锻炼卷积神经网络作为实体关系识别模型,在出现新增实体时,计算得到一系列新增实体组的关系种类,并得出每一项关系种类的相似度值,通过具体的数值来确定相关关系种类的程度,提高得到的新增实体组之间关系种类的准确性。

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