基于产业链知识图谱的企业风险推算方法及系统与流程

本发明涉及知识图谱应用，尤其涉及一种基于产业链知识图谱的企业风险推算方法及系统。

背景技术：

1、随着全球化和信息化的深入发展，企业间业务协同与数据交互日益频繁，产业链结构呈现出高度动态与强耦合的特征。产业链中企业之间的协作关系是产品生产与价值实现的关键基础。然而，产业链各环节普遍面临多种内外部风险，包括但不限于供应商交货延迟、原材料价格波动、产品需求骤降、客户付款逾期及生产设备故障等。此类风险不仅影响单个企业的运营稳定性，还可能沿产业链逐级传导、放大，最终导致局部甚至系统性产业链中断。因此，产业链知识图谱应运而生，作为结构化表达产业链中各类实体及其关联关系的有效工具，支持对风险源冲击强度在企业间传播过程的分析与评估。

2、当前，基于产业链知识图谱进行风险冲击强度计算与评估的主流方法如下：首先，依据预定义规则，沿知识图谱中固定的节点连接关系遍历生成风险传播路径；随后，利用若干简单指标（如节点属性值、路径跳数等）对风险值进行量化。然而，上述技术方案在实际应用中存在以下显著不足。例如传统风险量化方法普遍仅聚焦于节点自身属性（如企业规模、信用评级）或路径拓扑特征（如传播跳数），缺乏对多因素影响的综合建模。具体而言，现有方法未考虑时间衰减效应、路径间冗余程度、替代资源可用性、业务依赖强度等动态相关因素，导致风险冲击强度的评估结果与实际影响范围之间存在显著偏差。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于产业链知识图谱的企业风险推算方法及系统，以解决风险冲击强度的评估结果由于指标简单，与实际影响范围之间存在显著偏差的技术问题。

2、本发明提供的一种基于产业链知识图谱的企业风险推算方法，包括：

3、构建产业链知识图谱的实体并建立实体与实体间的关系，从各设定数据源中进行知识提取，形成产业链知识图谱；

4、以风险源波及的企业为起点企业，以待测算事件总风险值的企业为终点企业，企业与企业之间连接的边为一类边，沿所述产业链知识图谱中关系类型相同的一类边进行遍历，枚举所述起点企业和所述终点企业之间风险传播路径，所述一类边的关系类型为竞争关系、合作关系、供应关系及创新关系其中之一；

5、依据所述风险源类型，得到初始风险强度；

6、基于所述风险传播路径上企业的节点属性与边属性，得到传导权重标量、综合衰减值及关联紧密度，传导权重标量用于量化一类边的关系类型对应风险传递的影响大小；

7、基于所述传导权重标量、所述综合衰减值、所述初始风险强度及所述关联紧密度，计算每条所述风险传播路径的路径传递风险强度；

8、将多条所述风险传播路径的概率进行叠加，得到所述终点企业的所述事件总风险值。

9、于本发明一实施例中，所述实体包括一类节点及二类节点，所述一类节点为企业，所述二类节点至少包括产品、技术或人才中的至少一种；

10、所述一类节点与所述一类节点之间所形成的边为一类边，所述一类节点或所述二类节点与所述二类节点之间形成的边为二类边，当将新增事件导入所述产业链知识图谱时，依据所述二类边对对应的所述一类边进行更新。

11、于本发明一实施例中，构建产业链知识图谱的实体并建立实体与实体间的关系，从各设定数据源中进行知识提取，形成产业链知识图谱之后，沿知识图谱中关系类型相同的一类边进行遍历，枚举满足起点和终点均为企业的风险传播路径之前，包括：

12、对各类与实体相关的实时信息进行抓取；

13、抽取所述实时信息中的发布者信息；

14、基于所述发布者信息，得到信息引入度；

15、比较所述信息引入度阈值及预设引入度的大小，若所述信息引入度大于所述预设引入度阈值，则将所述实时信息导入所述产业链知识图谱，并更新所述产业链知识图谱，若所述信息引入度小于或等于所述预设引入度阈值，则舍弃所述实时信息。

16、于本发明一实施例中，构建产业链知识图谱的实体并建立实体与实体间的关系，从各设定数据源中进行知识提取，形成产业链知识图谱之后，以风险源波及的企业为起点，沿知识图谱中同类关系的边进行遍历，枚举起点企业和终点企业之间的风险传播路径之前，包括：

17、基于所述产业链知识图谱对抓取的所述实时信息进行处理，标注相关所述实体与事件的关系，所述实时信息至少包括企业经营变动信息、人才异动信息、专利技术变更信息、上下游供需异动信息；

18、根据标注结果区分新增实体、新增关联边、存量实体属性变更、存量关系失效四种数据类型，将标注后的实体数据与关系数据分类入库存储，完成所述产业链知识图谱的增量更新与存量修正。

19、于本发明一实施例中，将多条所述风险传播路径的概率进行叠加，得到所述企业的事件总风险值，包括：

20、计算所述起点企业位于所述产业链知识图谱拓扑结构上的介数中心性及度中心性，基于所述介数中心性和所述度中心性，得到重要度修正参数，以对所述企业的事件总风险值进行校正。

21、于本发明一实施例中，基于所述风险传播路径上企业的节点属性与边属性，得到传导权重标量、综合衰减值及关联紧密度，包括：

22、依据所述风险传递路径中边属性的关系类型及所述关系类型与预设传导权重标量之间的映射关系，得到所述传导权重标量。

23、于本发明一实施例中，基于所述风险传播路径上企业的节点属性与边属性，得到传导权重标量、综合衰减值及关联紧密度，包括：

24、依据所述产业链知识图谱中关系边的生成时间戳与当前时间的差值，得到时效衰减因子；

25、基于所述风险传递路径中边属性的关系类型，得到关系类型风险传递系数；

26、获取所述起点企业、所述终点企业对应的地理位置坐标，依据所述地理位置坐标计算所述起点企业和所述终点企业间的地理直线距离；统计所述起点企业与所述终点企业在所述产业链知识图谱拓扑中的链路网络跳数；依据所述网络跳数与所述地理直线距离，得到双重距离衰减因子；

27、基于所述时效衰减因子、所述关系类型风险传递系数和所述双重距离衰减因子，得到综合衰减值。

28、于本发明一实施例中，基于所述风险传播路径上企业的节点属性与边属性，得到传导权重标量、综合衰减值及关联紧密度，包括：

29、当所述风险传播路径的一类边的关系类型为创新关系时，从所述产业链知识图谱中抽取所述起点企业和所述终点企业的共有专利数量及所述起点企业到所述终点企业最短的专利引用路径长度，基于所述共有专利数量及所述专利引用路径长度，得到关联紧密度，其中，所述最短专利引用路径的长度统计依托所述风险传播路径途经的中间企业及其专利的引用关联数据获得；

30、当所述风险传播路径的一类边的关系类型为竞争关系时，从所述产业链知识图谱中抽取所述起点企业和所述终点企业之间相互重叠的细分产品品类，并依据所述细分产品品类的经营指标，得到关联紧密度；其中，所述经营指标为经营规模、营收、产能、产量或出货额中的任意一项；

31、当所述风险传播路径上一类边的关系类型为供应关系时，定位所述风险传播路径上相邻的上下游合作企业，其中供应方为上游企业、采购收货方为下游企业；从产业链知识图谱中提取所述下游企业向对应上游采购目标产品，并基于所述目标产品的年度采购额、所述下游企业对所述目标产品全年的总采购额、能够向该下游供应所述目标产品的上游企业总数量；基于所述年度采购额、所述总采购额、所述上游企业总数量，得到所述风险传播路径上相邻两个企业之间的供应链耦合紧密度系数，基于所述供应链耦合紧密度系数，得到所述关联紧密度；

32、当所述风险传播路径的一类边的关系类型为合作关系时，从所述产业链知识图谱的所述风险传播路径提取起点企业与终点企业间契约强绑定合作量化值、产业化项目业务合作量化值，基于所述契约强绑定合作量化值和产业化项目业务合作量化值，运算得到所述关联紧密度。

33、于本发明一实施例中，将多条所述风险传播路径的概率进行叠加，得到所述终点企业的所述事件总风险值之后，包括：

34、计算所述产业链知识图谱中相关企业的所述事件总风险值；

35、根据所述事件总风险值及预设风险阈值，筛选识别产业链知识图谱中的高风险企业，并对筛选得到的高风险企业进行可视化展示。

36、本发明还提供一种基于产业链知识图谱的企业风险推算系统，包括：

37、图谱构建模块：用于构建产业链知识图谱的实体并建立实体与实体间的关系，从各设定数据源中进行知识提取，形成产业链知识图谱；

38、路径选取模块：用于以风险源波及的企业为起点企业，以待测算事件总风险值的企业为终点企业，企业与企业之间通过一类边进行连接，沿知识图谱中关系类型相同的一类边进行遍历，枚举满足起点和终点均为企业的风险传播路径，所述一类边的关系类型为竞争关系、合作关系、供应关系及创新关系其中之一；

39、分析计算模块：依据所述风险源类型，所述分析计算模块用于得到初始风险强度；基于所述风险传播路径上企业的节点属性与边属性，所述分析计算模块用于得到传导权重标量、综合衰减值及关联紧密度，传导权重标量用于量化一类边的关系类型对应风险传递的影响大小；基于所述传导权重标量、所述综合衰减值、所述初始风险强度及所述关联紧密度，所述分析计算模块用于计算每条所述风险传播路径的路径传递风险强度；将多条所述风险传播路径的概率进行叠加，所述分析计算模块用于得到所述终点企业的所述事件总风险值。

40、本发明的有益效果：本发明提出的基于产业链知识图谱的企业风险推算方法及系统，通过引入初始风险强度、传导权重标量、综合衰减值及关联紧密度，计算每条风险传播路径的路径传递风险强度，通过引入多种参数，计算每条风险传播路径的路径传递风险强度，可使路径传递风险强度的计算考虑多种影响因素，使路径传递风险强度的值更加贴近真实的状态，并得到终点企业的较为精确的事件总风险值，提升了企业对不同风险源的风险冲击强度计算的精确性，以便于提前预知企业风险，及时进行干预。