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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管控系统及方法，其中的系统包括：区块链平台，用于存储各物流网点上传的物流数据；违约风险评估系统，用于：从区块链平台上获取各物流网点的物流数据及构建违约风险评估模型，并通过违约评估模型对各物流网点的违约风险进行评估以获得各物流网点的违约风险评分；违约风险管控系统，用于获取违约风险评估系统生成的各物流网点的违约风险评分并基于违约风险评分对各物流网点进行分类违约风险管控。本发明直接采用存储在区块链平台上的各物流网点上传的物流数据完成对各物流网点的违约风险评估，并基于评估结果实施对各物流网点的分类风险管控，从而保证评估结果的真实性和公平性，提升对各物流网点的风险管控效果。

主权项：1.一种基于区块链的物流信息平台违约风险管控系统，其特征在于，其包括：区块链平台，用于存储各物流网点上传的物流数据；违约风险评估系统，用于：从所述区块链平台上获取各所述物流网点的物流数据；及基于各所述物流网点的物流数据构建违约风险评估模型，并通过所述违约评估模型对各所述物流网点的违约风险进行评估以获得各所述物流网点的违约风险评分；违约风险管控系统，用于获取所述违约风险评估系统生成的各所述物流网点的违约风险评分，并基于各所述物流网点的违约风险评分对各所述物流网点进行分类违约风险管控；所述违约风险评估系统包括数据获取模块、模型构建模块及评估模块，其中：数据获取模块，用于从所述区块链平台上获取各所述物流网点的物流数据；模型构建模块，用于基于获取到的各所述物流网点的物流数据构建违约风险评估模型；评估模块，用于通过所述违约风险评估模型对各所述物流网点的违约风险进行评估以获得各所述物流网点的违约风险评分；所述物流数据包括历史订单数据、历史信用特征、人物信用特征及实时业务数据，其中的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；所述基于各所述物流网点的物流数据构建违约风险评估模型包括：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；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；所述基于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：构件图神经网络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各所述物流网点的违约风险进行评估以获得各所述物流网点的违约风险评分包括：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；基于各节点的采样概率获得对应的各所述物流网点的风险评分。

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