[发明专利]一种业务本体驱动的企业信用关系图粗化方法

权利要求书

1.一种业务本体驱动的企业信用关系图粗化方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：接收输入的业务本体集合OS:{os1,os2,...,osn}、企业信用关系图g以及关注条件condition，并将业务本体集合OS、企业信用关系图g以及关注条件condition输入业务本体模型中；

S2：解析关注条件，并根据解析后关注条件在企业信用关系图中生成虚拟节点，并采用Odgca算法将企业信用关系图粗化，得到粗化后的企业信用关系图g'；所述解析关注条件，并根据解析后关注条件在企业信用关系图中生成虚拟节点步骤中，所述企业信用关系图中包括有多个节点，在这些节点中搜寻与关注条件无关的节点，并将与关注条件无关的节点生成为所述虚拟节点；

S3：基于粗化后的企业信用关系图进行业务服务；

步骤S2的Odgca算法包括如下步骤：

S21：根据关注条件遍历业务本体集合OS:{os1,os2,...,osn}；

S22：遍历企业信用关系图中的节点，并在关注条件为多个业务本体的交集的情况下，生成取交集后的企业信用关系图及其虚拟节点，同时关注多个业务本体；

S23：初始化取交集后的企业信用关系图及其虚拟节点，在初始化阶段，初始化后的企业信用关系图仅包括节点和虚拟节点，属性及边均为空；

S24：对初始化后的企业信用关系图中的节点和虚拟节点进行聚集操作，得到粗化后的企业信用关系图g'；

步骤S24具体包括如下部分：

S241：判断企业信用关系图中每个节点的类型；

S242：当节点的类型为公司时，将公司节点的连接的所有属性边收缩至公司节点，实现公司属性节点及边的粗化；

S243：判断企业信用关系图的节点与所述虚拟节点是否有边连接，如果是，则在粗化后的企业信用关系图g'中增加该企业信用关系图的节点的边。

2.根据权利要求1所述的业务本体驱动的企业信用关系图粗化方法，其特征在于，步骤S243中在粗化后的企业信用关系图g'中增加该企业信用关系图的节点的边的步骤包括将该节点的边从企业信用关系图g拷贝到粗化后的企业信用关系图g'以及将该节点从企业信用关系图g拷贝到粗化后的企业信用关系图g'。

3.根据权利要求1所述的业务本体驱动的企业信用关系图粗化方法，其特征在于，步骤S1中的业务本体模型包括企业信用评价业务本体模型以及与企业信用评价业务本体模型相关联的多个子业务本体模型，所述企业信用评价业务本体模型由若干个类别及与各类别之间的关系构建。

4.根据权利要求1所述的业务本体驱动的企业信用关系图粗化方法，其特征在于，步骤1中企业信用关系图是一个全量数据，包括企业本身数据和企业外部关系图。

5.根据权利要求4所述的业务本体驱动的企业信用关系图粗化方法，其特征在于，步骤S2中在关注条件针对的是至少两个不同的本体时，不同本体的关注条件进行交叉集合，根据交叉集合后的关注条件在企业信用关系图中生成虚拟节点。

6.根据权利要求1所述的业务本体驱动的企业信用关系图粗化方法，其特征在于，步骤S3中得到了粗化图后，可基于粗化图进行企业信用评价业务的各种操作，包括各种查询和统计。

7.一种业务本体驱动的企业信用关系图粗化系统，所述系统包括至少一个处理器；

以及存储器，其存储有指令，当通过至少一个处理器来执行该指令时，实施按照权利要求1-6任一项所述的方法。