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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210227344.0 (22)申请日 2022.03.08 (71)申请人 中央财经 大学 地址 100081 北京市海淀区学院南路39号 (72)发明人 金鑫 李成龙 杨虎  (74)专利代理 机构 北京市诚辉律师事务所 11430 专利代理师 成丹 耿慧敏 (51)Int.Cl. G06Q 30/00(2012.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 40/211(2020.01) G06F 40/295(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06Q 10/06(2012.01) (54)发明名称 企业信用分类系统构建方法、 装置、 电子设 备及存储介质 (57)摘要 本申请提供一种企业信用分类系统构建方 法、 装置、 电子设备及存储介质, 该方法包括: 获 取企业相关的公开数据, 并对公开数据进行融 合、 整理为标准统一的数据进行存储, 得到公开 数据库; 根据公开数据库, 构建企业知识图谱; 根 据企业知识图谱, 选取企业信用评价指标; 基于 企业信用评价指标, 采用分类算法进行企业信用 分类预测。 该方案构建的企业信用分类系统可以 提高企业信用分类的精准度。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 114708000 A 2022.07.05 CN 114708000 A 1.一种企业信用分类系统构建方法, 其特 征在于, 所述方法包括: 获取企业相关的公开数据, 并对所述公开数据进行融合、 整理为标准统一的数据进行 存储, 得到公开数据库; 根据所述公开数据库, 构建企业知识图谱; 根据所述企业知识图谱, 选取企业信用评价指标; 基于所述企业信用评价指标, 采用分类算法进行企业信用分类预测。 2.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述根据所述公开数据库, 构建企业知识 图谱, 包括: 抽取所述公开数据库中的实体及实体之间的关系, 构建初步企业知识图谱; 对所述初步企业知识图谱, 进行隐藏知识推理, 补充所述实体之间的隐藏关系, 得到所 述企业知识图谱。 3.根据权利要求2所述的方法, 其特征在于, 所述抽取所述公开数据库中的实体及实体 之间的关系, 构建初步企业知识图谱, 包括: 通过双向长短期记忆模型循环神经网络与 条件随机场抽取所述公开数据库中的实体, 通过依存句法分析的方法抽取实体之间的关系, 构建初步企业知识图谱。 4.根据权利要求2所述的方法, 其特征在于, 所述对所述初步企业知识图谱, 进行隐藏 知识推理, 补充所述实体之间的隐藏关系, 得到所述企业知识图谱, 包括: 对所述初步企业知识图谱, 通过TransE模型进行隐藏知识推理, 补充所述实体之间的 隐藏关系, 得到所述企业知识图谱。 5.根据权利要求1 ‑4任一项所述的方法, 其特征在于, 所述企业知识图谱包括企业若干 维度特征; 所述根据所述企业知识图谱, 选取企业信用评价指标, 包括: 确定每个所述特 征及所述特 征对应的标签之间的特 征相关性; 从所有所述特 征相关性中, 选取最优的特 征子集; 所述最优的特 征子集中的所有指标为所述企业信用评价指标。 6.根据权利要求5所述的方法, 其特征在于, 所述从所有所述特征相关性中, 选取最优 的特征子集, 包括: 将所有所述特 征相关性进行降序排序, 采用最优寻找方法寻找所述 最优的特 征子集。 7.根据权利要求1 ‑4任一项所述的方法, 其特征在于, 所述分类算法包括支持向量机算 法、 决策树 算法、 朴素贝叶斯 算法、 深度森林算法。 8.一种企业信用分类系统构建装置, 其特 征在于, 所述装置包括: 数据采集模块, 用于获取企业相关的公开数据, 并对所述公开数据进行融合、 整理为标 准统一的数据进行存 储, 得到公开数据库; 图谱构建模块, 用于根据所述公开数据库, 构建企业知识图谱; 企业信用评价指标选取模块, 用于根据所述企业知识图谱, 选取企业信用评价指标; 分类预测模块, 用于基于所述企业信用评价指标, 采用分类算法进行企业信用分类预 测。 9.一种电子设备, 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算 机程序, 其特征在于, 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1‑7中任一所述的企业信权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 114708000 A 2用分类系统构建方法。 10.一种可读存储介质, 其上存储有计算机程序, 其特征在于, 该程序被处理器执行时 实现如权利要求1 ‑7中任一所述的企业信用分类系统构建方法。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 114708000 A 3

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