一、开发背景

随着“数据二十条”等一系列政策措施相继出台，数据要素战略地位在人工智能快速发展的态势中进一步凸显。目前国内对于信息管理和检索领域的问题并没有一套成熟的解决方案，行业空间巨大。知识图谱作为人工智能领域的重要分支，其发展空间也十分广阔。本研究旨在开发基于知识图谱的企业风险评估系统，以应对当前信息管理和检索领域缺乏成熟解决方案的问题。随着数据要素在国家政策中的战略地位日益突出，以及人工智能技术的快速发展，知识图谱作为重要的人工智能分支，其应用潜力巨大。然而，传统的查询方式存在效率低下、准确性不足等缺陷，无法满足用户个性化需求及复杂企业关系的信息透明度要求。因此，构建这样一个系统不仅能够有效整合并分析来自多源的数据，还能通过实时更新和多种算法优化，实现对企业风险的全面准确评估。此外，该系统还将覆盖更广泛的企业类型，包括小型企业和个体工商户，从而为用户提供一个更加完整、高效且个性化的信息检索与决策支持工具。通过填补现有市场空白，促进知识图谱技术的应用与发展，最终达到提升整体社会经济运行效率的目标。

二、结构说明

我们开发了知识图谱评估风险的系统，涵盖了模型选择、知识图谱构建、策略应用以及实际案例验证等多个环节。

1、数据安全与完整性保障

通过AES加密和hash锁，我们确保了数据在传输和存储过程中的安全性和完整性。这种加密机制有效防止了未经授权的访问和数据窃取，同时能够检测数据的任何微小变化，保障了知识图谱在多端传输时的数据完整性与准确性。

2、知识图谱构建与优化

利用K-means聚类算法对数据进行预处理，选择合适的k值并初始化聚类中心，通过迭代优化分组数据，为构建知识图谱提供结构化基础。采用剪枝算法优化模型，提升处理效率，降低过拟合风险，增强模型的泛化能力。

3、深度学习模型应用

在实体识别阶段，部署BERT-BiLSTM-CRF模型进行深度文本分析，识别关键实体和关系，转化为知识图谱的节点和边。对于图像数据，结合CNN和LSTM提取特征，识别图像中的实体和动态关系，并将BERT模型输出作为CNN-LSTM模型输入，进一步提取特征和进行时间序列分析。

4、知识图谱的泛化与实验验证

知识图谱通过多维度数据融合，提高了查询便利性和风险评估的准确性。在模拟环境中采用数据增强技术，提高模型泛化能力。通过模型融合和集成学习技术，优化模型性能和准确性。多次实验验证了知识图谱的高性能、融合性和精准性，证明了其在企业风险分析和决策支持中的有效性。

三、功能说明

系统能够实现以下功能：

1、我们构建了一个全面的知识图谱，它不仅包含了丰富的文本信息，还整合了图像数据，从而提升了知识图谱应用的准确性、效率和可扩展性。这样的知识图谱可以广泛应用于各种领域，如金融分析、市场研究、医疗诊断等，为用户提供了一个强大的决策支持工具。

2、这些技术的应用使得股权穿透过程更加高效和准确，实现了多维度融合，打破了企业和公司和个人之间的信息壁垒，有助于用户更好地理解企业的资本结构、规避潜在风险。因此，我们使用基于知识图谱的风险分析系统来进行多维度的分析，以保证在股权穿透工作中的获得最佳效果。