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申请/专利权人：江苏省联合征信有限公司

摘要：本发明公开了基于知识图谱识别空壳公司的方法及系统，为识别空壳企业提供了切实可行的方案。本发明通过企业属性，利用知识图谱将目标企业划入企业社区并生成社区的关联特征指数，基于信贷申请数据训练而成的模型对目标企业经营活力进行评分，然后根据目标企业所在社区的关联特征指数与经营活力评分推断其是否为空壳企业，并能够对在惠企平台申请补贴、贷款的空壳企业进行预警。

主权项：1.基于知识图谱识别空壳公司的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，对企业间关系进行关联，具体包括：生成系统中所有企业两两之间的一级关联特征，遍历所有一级关联特征不为0的组合，生成每组两个企业间的二级和三级关联特征，计算每组两个企业的关联特征之和；关联特征分为三类，一级关联特征包括人员、联系方式、登录设备，其中人员包括法人、最终受益人、股东、高管；联系方式包括工商注册地址、工商注册电话、登录注册电话；登录设备包括登录IP、MAC、IMEI；二级关联特征包括注册资本、实缴资本、注册时间、核准时间、企业类型、行业类型、经营范围、登记机关；三级关联特征包括一关联级特征和二级关联特征的变更时间和变更内容；企业两两之间的各级关联特征计算方法如下：两个工商注册企业间一级特征关联特征通过下式计算： ++；其中、、为S、C、E下关联特征的预设权重，S为人员维度，包含p个特征；C为联系方式维度，包含q个特征；E为登录设备维度，包含r个特征；如果两个工商注册企业间不为0，则计算两个实体的二级关联特征如下： ；其中为关联特征A的预设权重；A为二级关联维度，包含t个特征；如果两个工商注册企业间的不为0，则计算两个实体的三级关联特征如下： ；；其中和为关联特征和的预设权重；U为变更时间三级关联，包含m个特征；V为变更内容三级关联，包含m个特征；步骤二，通过图谱模块度与社区划分算法划分社区，得到最大化图谱模块度的社区划分，并计算每个社区的关联特征指数，具体包括：两个顶点g和h之间边的权重为二者关联特征之和Fg,h，即Fg,h=F1g,h+F2g,h+F3g,h将每个社区内所有连接顶点的边的权重之和，作为每个社区对应的内部关联特征和，将所有社区的上述内部关联特征和之和，作为社区网络关联特征和；将所有连接不同社区的两个顶点所对应的边的权重之和，作为社区间关联特征和；将上述社区网络关联特征和与上述社区间关联特征和之差，作为该图谱的模块度；通过最大化图谱模块度的算法进行社区划分；完成社区划分后，计算每个社区的关联特征指数，用于标识每个社区企业关联关系的强度；每个社区的关联特征指数=该社区内部关联特征和该社区顶点数量；步骤三，通过经营活力评分模型对目标企业的经营活力进行评分，具体包括：经营活力评分模型获取目标企业的历史数据及企业所属行业的行业数据；依据所述的历史数据和行业数据，获得所述目标企业和所述行业的各维度数据在五个预设时间段内对应的平均值，通过所述目标企业平均值行业平均值确定五个预设时间段内目标企业各维度数据在行业内的等级指标；通过目标企业在行业内的等级在五个预设时间段内的变化，确定企业各维度数据的趋势指标；将目标企业的等级指标、趋势指标以及行业类型作为特征向量输入经营活力评分模型，输出所述目标企业的经营活力评分；步骤四，从预设的数据库中获取空壳样本企业的经营活力评分以及其所在社区的关联特征指数，通过非线性Logistic回归拟合分类，确定样本中空壳企业活力评分与所在社区关联特征指数间的拟合曲线，获取曲线下方的部分为空壳预警区域并进行空壳预警。

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