一种基于企业关联关系的工商高管人名消歧方法

    公开(公告)号:CN110020433A

    公开(公告)日:2019-07-16

    申请号:CN201910256769.2

    申请日:2019-04-01

    IPC分类号: G06F17/27 G06F16/35 G06Q50/00

    摘要: 本发明公开了一种基于企业关联关系的工商高管人名消歧方法,涉及实体消歧领域,包括以下步骤:将待消歧数据集U,按高管姓名划分成组n个高管姓名组A;根据步骤S1得到的姓名组划分结果,对每个组A,构建N层以内的高管及企业关联关系网络G;针对每个姓名组A,根据密切度计算规则,计算姓名组A中高管节点之间的关联密切度f;根据关联密切度构建聚类函数CL,使用层次聚类算法得到消歧结果。本发明能自动化对工商高管人名进行消歧,具有较高的消歧准确率,且具有一定的阈值设置灵活性,可满足较多应用场景的工商高管人名消歧;同时可构建高管任职关联关系、高管投资关联关系,为高管全视角的关联图谱分析提供支撑。

    基于企业风险关联图谱的企业风险数据处理方法及装置

    公开(公告)号:CN111861119B

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202010555450.2

    申请日:2020-06-17

    IPC分类号: G06Q10/0635 G06F16/901

    摘要: 本申请涉及一种基于企业风险关联图谱的企业风险数据处理方法及装置。该方法包括:获取企业风险关联图谱并确定第一目标节点,企业风险关联图谱用于保存企业之间的风险传播关系,第一目标节点为企业风险关联图谱中的节点,用于表示出现风险问题的风险企业;利用企业风险关联图谱确定与第一目标节点关联的第二目标节点的风险参数,第二目标节点为企业风险关联图谱中的节点,用于表示与风险企业存在关联关系的企业,风险参数用于表示与风险企业存在关联关系的企业受风险企业影响的概率。本申请实现了从企业关联关系的角度分析其他企业受风险企业影响的概率,提供了评估企业之间风险传播的更为准确、形象的方法。