[发明专利]基于知识图谱技术的小微企业画像生成方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于知识图谱技术的小微企业画像生成的方法及装置，属于数据分析领域。该方法包括：结构化数据处理；非结构化数据处理；构建知识图谱；生成小微企业画像。通过构建企业知识图谱，将小微企业分散的数据整合起来，并弥补小微企业缺失的数据，形成巨大的企业数据网络结构图，清晰体现企业多层上下游关系、多层股权关系、高管信息、舆情数据等等。

技术领域

本发明涉及数据分析领域，具体涉及一种基于知识图谱技术的多源异构数据的小微企业画像生成方法及装置。

背景技术

小微企业是我国经济和社会发展中的一支重要支撑力量，在确保国民经济稳定增长、缓解社会就业压力、拉动民间投资、优化经济结构、促进市场竞争、推进技术创新、保持社会稳定等方面具有不可替代的重要作用。但是小微企业融资难是全世界难题，小微企业融资困难本质上来说三个不对称，一个信息不对称，一个风险不对称，一个是收益和成本不对称。信息不对称是银行对小微企业不透明、不了解；风险不对称是因为没有抵押，小微企业破产后，给银行造成损失；成本不对称是指，大银行做小微企业贷款每一笔要几千块成本，成本高、收益小。

所以，创建小微企业公司信息相关的知识图谱，能够实现只需查询一家公司，就可以了解该公司的整个股权链情况，向上可穿透股东，向下可穿透子公司，高效直观的刻画拟授信主体间的关联网络,借助知识图谱技术可以全维度对主体进行画像，立体复现主体的真实状况，从而快速高效地小微企业信息不完善的痛点，帮助银行等金融机构实现小微企业风险评级和信用管理考核评价，一定程度上解决小微企业贷款难的问题。

知识图谱基于图的数据结构，由节点和边组成，每个节点表示“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”，可以清晰表达公司之间的各种关系，借助知识图谱可以全面展示小微企业的信息，解决之前传统方案诸多难题和不足,更好帮助金融机构在小微企业贷款方面进行风险管理。

发明内容

鉴于上述问题，本发明针对小微企业企业的数据来源分散、财务数据不全、数据结构差异大、数据缺失严重等问题，提供了一种基于知识图谱、兼容多种数据源、多种数据结构的小微企业画像生成方法、设备和装置。

根据本发明的第一方面，提供一种小微企业画像生成方法，其特征在于，所述方法通过结构化数据构建第一知识图谱，获取非结构化数据并提取出关系描述框架三元组关系表达式，将非结构化数据转化为结构化数据，导入所述第一企业知识图谱形成第二企业知识图谱，基于所述第二企业知识图谱生成小微企业画像，所述方法具体包括：

步骤1：结构化数据处理；

步骤2：非结构化数据处理；

步骤3：生成小微企业画像。

进一步的，所述步骤1具体包括：

步骤11：确定为创建第一企业知识图谱所需要的结构化数据；

步骤12：将所述结构化数据以csv格式文件形式导出；

步骤13：将导出的csv格式文件导入图数据库并创建节点，给节点赋予属性值；

步骤14：在导入csv格式文件数据中查找实体，并建立实体之间的关系；

步骤15：按照上述步骤导入不同维度的实体关系，得到第一企业知识图谱。

进一步的，所述步骤2具体包括：

步骤21：对用于构建实体识别模型和关系抽取模型的第一非结构化数据进行预处理，去除不必要的信息，提取出正文，并切分为若干句子；

步骤22：标注第一样本数据作为实体识别模型的样本；

步骤23：将标记的第一样本数据分为实体识别模型训练集和实体识别模型测试集，实体识别模型训练集用于训练实体识别模型的参数，实体识别模型测试集用于测试实体识别模型是否可用；