公开(公告)号：CN112365171B

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202011279427.1

申请日：2020-11-16

Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 ,  广州杰赛通信规划设计院有限公司

Inventor： 杜翠凤 ,  智海峰 ,  唐荣 ,  周洪林

IPC: G06Q10/0635 ,  G06F16/36 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的风险预测方法、装置、设备及存储介质，该方法，包括：对数据源的犯罪数据进行关系抽取，获得RDF数据；RDF数据包括若干个实体三元组；根据RDF数据，构建犯罪知识图谱；利用预先构建的图深度学习模型对犯罪知识图谱进行时间相关性分析，获得融合时间相关性特征的犯罪知识图谱；根据融合时间相关性特征的犯罪知识图谱，对预先构建的卷积神经网络进行训练，获得犯罪风险预测模型；根据当前采集的犯罪风险数据，通过犯罪风险预测模型，获得犯罪风险预测结果；通过实体三元组构建犯罪知识图谱，有效挖掘司法案件的实体关系，基于犯罪知识图谱和图深度学习进行风险预测，能有效提高犯罪风险预测的效率和准确性。

公开(公告)号：CN112365171A

公开(公告)日：2021-02-12

申请号：CN202011279427.1

申请日：2020-11-16

Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 ,  广州杰赛通信规划设计院有限公司

Inventor： 杜翠凤 ,  智海峰 ,  唐荣 ,  周洪林

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q10/04 ,  G06F16/36 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的风险预测方法、装置、设备及存储介质，该方法，包括：对数据源的犯罪数据进行关系抽取，获得RDF数据；RDF数据包括若干个实体三元组；根据RDF数据，构建犯罪知识图谱；利用预先构建的图深度学习模型对犯罪知识图谱进行时间相关性分析，获得融合时间相关性特征的犯罪知识图谱；根据融合时间相关性特征的犯罪知识图谱，对预先构建的卷积神经网络进行训练，获得犯罪风险预测模型；根据当前采集的犯罪风险数据，通过犯罪风险预测模型，获得犯罪风险预测结果；通过实体三元组构建犯罪知识图谱，有效挖掘司法案件的实体关系，基于犯罪知识图谱和图深度学习进行风险预测，能有效提高犯罪风险预测的效率和准确性。