[发明专利]基于关系网络的属性信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种基于关系网络的属性信息处理方法，所述方法包括：

获取关系网络图谱；所述关系网络图谱包括多个对象节点及每个对象节点连接的属性节点；

识别每个对象节点对应属性信息是否缺失；

根据识别结果将所述关系网络图谱中多个对象节点区分为确定对象节点和待定对象节点；

在所述关系网络图谱中划取每个所述待定对象节点的全连通子网络图；

将所述全连通子网络图中与待定对象节点存在目标关联关系的确定对象节点标记为参考对象节点；

计算每个参考对象节点与所述待定对象节点的综合关联度；

根据所述综合关联度确定所述属性信息值的参考权重；

根据多个属性信息值及分别对应的参考权重，确定所述目标对象对应的属性信息值，以控制终端根据所述属性信息值进行数据处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取关系网络图谱之前，所述方法还包括：

获取多个目标对象的身份属性信息和社交网络信息；

根据所述身份属性信息生成每个目标对象对应的对象节点及属性节点，采用有向边将所述属性节点连接至相应对象节点；

识别不同所述对象节点是否连接有相同的属性节点；

若是，对所述相同的属性节点进行合并，并将所述相同的属性节点标记为对应多个对象节点的关联节点；

根据所述社交网络信息计算所述对象节点基于不同关联节点的单边关联度，将所述单边关联度添加至相应关联节点相连的有向边，得到关系网络图谱。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算每个参考对象节点与所述待定对象节点的综合关联度，包括：

获取所述待定对象节点对应的社交网络信息；

根据所述社交网络信息计算所述待定对象节点基于不同关联节点与不同参考对象节点之间的单边关联度；

对每个参考对象节点与所述待定对象节点之间多个关联节点的单边关联度进行叠加，得到所述参考对象节点与所述待定对象节点的综合关联度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个属性信息值及分别对应的参考权重，计算得到所述目标对象对应的属性信息值包括：

从数据处理系统获取目标对象的身份属性信息；

查询与所述数据处理系统对应的信息预测模型和关联系数权重；

将所述身份属性信息输入所述信息预测模型，得到目标关联系数；

根据所述目标关联系数及所述关联系数权重，计算得到第一属性参考值；

根据多个属性信息值及分别对应的参考权重，计算得到第二属性参考值；

根据所述第一属性参考值及所述第二属性参考值，计算得到所述目标对象的属性信息值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

比较所述目标对象对应的属性信息值是否超过阈值；

若是，确定所述目标对象所属的行业类型；

获取风险数据；所述风险数据包括所述目标对象的风险数据、所述行业类型的风险数据以及所述目标对象对应产品资源的风险数据；

在所述风险数据中提取风险标签；

计算提取得到的风险标签与预存储的多个黑名单对象的风险标签的相似度，将所述相似度超过预设值的黑名单对象标记为相似对象；

获取所述相似对象在多个时间节点的风险指标，根据所述风险指标确定所述目标对象的风险点，将所述风险点补入所述身份属性信息。