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申请/专利权人：交通运输信息安全中心有限公司

摘要：本发明提供了一种基于区块链的物流信息平台违约风险评估方法、装置、设备及介质，方法包括：获取存储在区块链平台上的各物流网点的历史订单数据，包括格式化订单数据和非格式化订单数据；从格式化订单数据中提取第一类违约风险数据特征；从非格式化订单数据中提取第二类违约风险数据特征；获取存储在区块链平台上的各物流网点的历史信用特征、人物信用特征及实时业务数据；基于各物流网点的第一类违约风险数据特征、第二类违约风险数据特征、历史信用特征、人物信用特征及实时业务数据构建违约风险评估模型；通过违约风险评估模型对各物流网点的违约风险进行评估。本发明采用区块链平台内的物流数据以完成对物流网点的违约风险评估，保证评估结果的真实性、公平性。

主权项：1.一种基于区块链的物流信息平台违约风险评估方法，其特征在于，其包括：获取存储在区块链平台上的各物流网点的历史订单数据，所述历史订单数据包括格式化订单数据和非格式化订单数据；采用随机森林算法从所述格式化订单数据中提取出与违约相关的第一类违约风险数据特征；采用深度学习算法从所述非格式化订单数据中提取出与违约相关的第二类违约风险数据特征；获取存储在区块链平台上的各所述物流网点的历史信用特征、人物信用特征及实时业务数据；基于各所述物流网点的所述第一类违约风险数据特征、所述第二类违约风险数据特征、所述历史信用特征、所述人物信用特征及所述实时业务数据构建违约风险评估模型；通过所述违约评估模型对物流网点的违约风险进行评估；所述基于各所述物流网点的所述第一类违约风险数据特征、所述第二类违约风险数据特征、所述历史信用特征、所述人物信用特征及所述实时业务数据构建违约风险评估模型包括：构建图神经网络G=（V，E），其中V为节点集，E为边集；将各所述物流网点作为节点加入至节点集中，各所述物流网点的所述第一类违约风险数据特征、所述第二类违约风险数据特征、所述历史信用特征、所述人物信用特征及所述实时业务数据则作为对应的节点的数据特征；从所述区块链平台上获取物流运输记录以获取各所述物流网点之间的联系，将获取到的各所述物流网点之间的联系加入至所述边集中，获得基于图神经网络的所述违约风险评估模型；所述通过所述违约风险评估模型对物流网点的违约风险进行评估包括：选取具有违约风险标签的节点作为种子节点，采用Node2VEC算法在所述违约风险评估模型中执行随机游走算法以获的各节点的采样概率；基于节点的采样概率获得对应的所述物流网点的风险评分；所述格式化订单数据包括如下特征：网点营业资质、收入情况、可用仓储面积、网点欠薪、单票罚款、日均业务量、出港交件及时率、出门准点率、当日签收率、虚假签收投诉率、遗失破损率、升级投诉受理申诉率、及时揽收率、总投诉率、二次投诉率、全渠道一次性解决率、签收好评率和代收好评率；所述非格式化订单数据包括货品描述信息、客户评价信息和客户投诉信息。

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