[发明专利]风险传导关联图谱优化方法、装置和计算机设备

说明书

本申请涉及大数据技术领域，提供了一种风险传导关联图谱优化方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取初始风险传导关联图谱中的风险节点及其对应的用户风险数据，根据风险节点对应的设备标签信息，确定风险节点的设备标签风险权重参数，根据直接关联的风险节点间的关联因子和对应的用户风险数据，确定关联因子的基准权重参数，根据间接关联的风险节点间的关联因子组合，以及组合中各关联因子的关联等级，结合基准权重参数，确定关联因子在各关联等级下的风险传导权重参数，更新初始风险传导关联图谱的参数，优化风险传导关联图谱，充分挖掘关联图谱各节点之间的深度联系，来实现对初始风险传导关联图谱的优化，有利于提高风险分析效率。

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，特别是涉及一种风险传导关联图谱优化方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

知识图谱又称为科学知识图谱，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。在通用意义上，知识图谱主要的目标是用来描述真实世界中存在的各种实体和概念，以及它们之间的关联关系。

传统的知识图谱，可以通过实体以及实体间的关联关系来构建得到，可用于进行实体间的风险传导，在一些应用场景中，可以基于某些因子信息建立节点间的关联关系来构建得到风险传导关联图谱，表征节点之间的关系网络，进行风险传导分析。

但由于传统方式构建的知识图谱中，节点数据维度的多样性，在一定程度上导致了风险传导关联图谱关联关系的错综复杂。一方面，传统的风险传导关联图谱有着巨大的节点基础数据，一定程度上影响了关系传导的计算复杂程度，另一方面，确定节点间的关系传导计算需要通过梳理节点间关联关系，并进行实时计算得到，进而导致了这种风险传导关联图谱在进行风险传导分析时，存在着数据分析效率不高的问题，这种风险传导关联图谱亟待优化。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高关联图谱分析效率的风险传导关联图谱优化方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种风险传导关联图谱优化方法，所述方法包括：

获取初始风险传导关联图谱中的风险节点以及所述风险节点对应的用户风险数据；

获取所述风险节点对应风险用户的设备标签信息，根据所述设备标签信息和所述用户风险数据，确定所述风险节点的设备标签风险权重参数；

根据所述风险节点间的关联关系，确定直接关联的风险节点间的关联因子、间接关联的风险节点间的关联因子组合，以及所述关联因子组合中各关联因子的关联等级，并根据所述风险节点对应的用户风险数据，确定所述关联因子的基准权重参数；

根据所述关联因子组合中各关联因子的基准权重参数，以及所述关联因子的关联等级，确定所述关联因子在各关联等级下的风险传导权重参数；

根据所述设备标签风险权重参数、所述关联因子的基准权重参数以及所述关联因子在不同关联等级下的风险传导权重参数，更新所述初始风险传导关联图谱的参数，得到优化的风险传导关联图谱。

在其中一个实施例中，所述获取初始风险传导关联图谱中的风险节点以及所述风险节点对应的用户风险数据之前，还包括：

获取用于构建初始风险传导关联图谱的各用户的用户数据信息，并将所述各用户标注为关联图谱节点，筛选各所述用户中携带有用户风险数据的风险用户，将所述风险用户对应的关联图谱节点标注为风险节点；

根据获取的数据信息提取消息中携带的多个数据维度信息，提取所述用户数据信息中与各所述数据维度对应的数据值；

查找包含相同所述数据值的各特征关联图谱节点，并将所述数据值对应的数据维度标记为所述特征关联图谱节点间的关联因子；