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龙图腾网获悉中国建设银行股份有限公司申请的专利基于知识图谱的金融风险预警方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114282003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111444695.9，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于知识图谱的金融风险预警方法及装置是由陈尚志;朱祖恩;陈浩欣;魏晓聪;邱馥设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的金融风险预警方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于知识图谱的金融风险预警方法及装置，方法包括：对金融业务数据进行数据预处理并构建得到金融知识图谱；根据预设关系图卷积神经网络模型对所述金融知识图谱进行局部邻域信息聚合操作，确定对应的拓扑特征向量；根据预设语言模型对所述金融知识图谱进行语义特征提取，确定对应的语义特征向量；通过多层感知深度神经网络模型对所述拓扑特征向量和所述语义特征向量进行特征融合，并根据所述特征融合结果和预设风险评分函数确定对应的金融风险；本申请能够高效、准确、全面得进行金融风险预警。

本发明授权基于知识图谱的金融风险预警方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的金融风险预警方法，其特征在于，所述方法包括： 对金融业务数据进行数据预处理并构建得到金融知识图谱； 根据预设关系图卷积神经网络模型对所述金融知识图谱进行局部邻域信息聚合操作，确定对应的拓扑特征向量； 根据预设语言模型对所述金融知识图谱进行语义特征提取，确定对应的语义特征向量； 通过多层感知深度神经网络模型对所述拓扑特征向量和所述语义特征向量进行线性运算，将所述拓扑特征向量和所述语义特征向量映射到同一个向量空间中，以此实现特征融合，并根据所述特征融合结果和预设风险评分函数确定对应的金融风险； 所述根据预设关系图卷积神经网络模型对所述金融知识图谱进行局部邻域信息聚合操作，确定对应的拓扑特征向量，包括： 根据预设关系图卷积神经网络模型、所述金融知识图谱中各金融业务节点之间的关联关系类型和有向边方向进行局部邻域信息聚合操作，得到各金融业务节点和相应关联关系的拓扑特征向量，所述关联关系类型包括：借款、还款和担保； 所述根据预设语言模型对所述金融知识图谱进行语义特征提取，确定对应的语义特征向量，包括： 根据预设自注意力模型对所述金融知识图谱中的各金融业务节点和关联关系进行映射，构建得到对应的词向量； 根据所述词向量与设定随机词向量矩阵的乘积确定对应的语义特征向量； 在所述据所述词向量与设定随机词向量矩阵的乘积确定对应的语义特征向量之后，还包括： 根据预设交叉熵损失函数来对所述语义特征向量进行损失值计算，并根据计算得到的损失值和预设反向传播算法对所述随机词向量矩阵进行参数训练和参数迭代，得到经过所述参数训练和参数迭代后的随机词向量矩阵； 所述预设风险评分函数为Softmax函数公式： Softmax函数分别将每一个维度的数值的指数与所有元素数值的指数和进行比值，算出其对应的类别的概率，通过与评分阈值的数值比较确定对应的金融风险。

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