[发明专利]确定企业关联关系、重名对象判定在审
| 申请号: | 202011336331.4 | 申请日: | 2020-11-25 |
| 公开(公告)号: | CN112270195A | 公开(公告)日: | 2021-01-26 |
| 发明(设计)人: | 苏国辉 | 申请(专利权)人: | 上海水滴征信服务有限公司 |
| 主分类号: | G06F40/295 | 分类号: | G06F40/295;G06K9/62;G06F16/36;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 施能佳;姜冰 |
| 地址: | 201206 上海市浦东新区*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 确定 企业 关联 关系 重名 对象 判定 | ||
本申请涉及确定企业关联关系的方法、重名对象判定,确定企业关联关系的方法,包括:根据企业和所直接关联企业的属性确定该企业与所直接关联企业的关于可信关系的权重;根据所述属性确定该企业与所直接关联企业的关于疑似关系的权重;根据所述可信关系的权重与所述疑似关系的权重确定标定企业与目标企业关于所述可信关系、所述疑似关系在预设维度内的每个维度上的维度关联关系,并且根据所述维度关联关系确定关于所述可信关系、所述疑似关系的综合维度关联关系;建立关于企业的所述可信关系和所述疑似关系的图数据库,利用连通子图算法确定所述标定企业与所述目标企业的深度关联关系,其中所述深度关联关系与所属子图内的成员数量相关;以及利用分类器基于所述综合维度关联关系与所述深度关联关系确定所述标定企业与所述目标企业的企业关联关系。该方法可以确定企业之间的关联关系。
技术领域
本申请涉及数据分析领域,具体而言,涉及确定企业关联关系的方法、训练分类器的方法、判断两个企业的重名对象是否相同的方法以及计算机可读存储介质。
背景技术
企业图谱可用于分析企业信息和企业关联关系,并可进一步用于对企业风险及其发展潜力进行评估。对企业关联关系的精确刻画可以直观地展示出企业之间的关联谱系,从而有助于实现对企业风险传递、企业谱系的识别,有助于对资金流向监控等风险进行评估,有助于挖掘人力难以识别的风险子图分布模式,有助于分析风险在资本市场关系网络中的传导方式。
企业关联关系主要包括企业与企业、企业与人的关系链路。企业与企业关系链路可分为控股关系、分支机构关系等确定性关系和通过数据挖掘建立的企业疑似关系。企业与人关系基本包括投资、法人任职、董监高任职等关系。
此外,上述关系涉及的数据源均来自工商公示信息,由于涉及个人隐私,公示信息并未展示企业全部信息。例如,企业任职人员信息中仅包含姓名,并未包含唯一识别身份ID或其它可唯一识别该自然人身份的代码等。然而,不同企业的任职人员会存在重名现象,如果仅通过相同姓名便为两企业建立关系可能会导致错误的企业风险和潜力分析结果。
发明内容
本申请的实施例提供了一种确定企业关联关系的方法、训练分类器的方法、判断两个企业的重名对象是否相同的方法以及计算机可读存储介质,以用于确定企业之间的关联关系(是否关联),并且可以进一步根据关联关系判断重名的人员是否为同一个人。
根据本申请的一方面,提供一种确定企业关联关系的方法,包括:根据企业和所直接关联企业的属性确定该企业与所直接关联企业的关于可信关系的权重;根据所述属性确定该企业与所直接关联企业的关于疑似关系的权重;根据所述可信关系的权重与所述疑似关系的权重确定标定企业与目标企业关于所述可信关系、所述疑似关系在预设维度内的每个维度上的维度关联关系,并且根据所述维度关联关系确定关于所述可信关系、所述疑似关系的综合维度关联关系;建立关于企业的所述可信关系和所述疑似关系的图数据库,利用连通子图算法确定所述标定企业与所述目标企业的深度关联关系,其中所述深度关联关系与所属子图内的成员数量相关;以及利用分类器基于所述综合维度关联关系与所述深度关联关系确定所述标定企业与所述目标企业的企业关联关系。
在本申请的一些实施例中,可选地,所述可信关系包括控股关系,所述属性包括该企业的对外投资企业数量和所直接关联企业的股东数量。
在本申请的一些实施例中,可选地,通过下式计算所述控股关系的权重:
其中表示所述控股关系的权重,表示该企业的对外投资企业数量,表示所直接关联企业的股东数量。
在本申请的一些实施例中,可选地,所述可信关系包括机构关系,所述属性包括该企业分支机构的数量。
在本申请的一些实施例中,可选地,通过下式计算所述机构关系的权重:
其中,表示所述机构关系的权重,表示该企业分支机构的数量。
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