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申请/专利权人：厦门智康力奇数字科技有限公司

摘要：本申请涉及金融数据处理技术领域，为一种仓单质押数据处理方法，具体涉及一种仓单质押数据处理方法及装置；接收电子仓单质押申请请求；根据所述质押申请请求的第一标签，确定待质押的目标电子仓单；基于预设的风险评价模型对所述特征信息进行评估得到评估结果；生成与所述目标电子仓单对应的签章后的质押协议文件，并将签章后的质押协议文件通过加密处理发送至对应用户的账户中；本申请中的技术方案中，基于知识图谱和机器学习实现对于仓单质押相关金融信息的风险评估，并基于业务流程将评估后的金融数据通过同态加密的方式进行信息的加密以及解密发送和存储，降低了受到外部攻击而导致的信息泄露风险，整体提高了仓单质押业务流程中信息化水平。

主权项：1.一种仓单质押数据处理方法，其特征在于，应用于服务器，包括：接收电子仓单质押申请请求；根据所述质押申请请求的第一标签，确定待质押的目标电子仓单；提取所述目标电子仓单中的特征信息，基于预设的风险评价模型对所述特征信息进行评估得到评估结果；基于所述评估结果发送同意质押结果信息，并生成与所述目标电子仓单对应的签章后的质押协议文件，并将所述签章后的质押协议文件通过加密处理发送至对应用户的账户中，具体包括：基于所述质押协议文件与预设数据阈值比较得到比较结果，基于比较结果将所述质押协议文件进行分割成大小近似的多个数据块；将多个所述数据块进行分配至多个对应的加密单元，基于所述加密单元对所述数据块进行加密得到多个加密数据，具体包括：生成随机密钥，并对所述随机密钥生成对应的加密噪音并获取顺序密文，秘钥的生成为多个过程，首先生成的初始秘钥为随机秘钥，在后续过程中对随机秘钥进行多过程的转换和秘钥结构的变形，其中，针对于随机秘钥的生成过程为：设秘钥的基础结构Ki∈R，Si∈R，对称秘钥为Kn＝[ki,si,…,kn,sn]，其中n＞3，且针对于对称密钥的基础结构满足以下要求：其中对称秘钥为初始密钥结构，针对此结构秘钥进行处理，包括：配置对应初始秘钥的n-1对加密噪音P＝[r1,p1,…,rn-1,pn-1]，基于加密噪音和对称密钥进行顺序密文的确定，针对于顺序密文具体的计算过程为：其中m为明文，既待加密文件的数据明文；基于映射关系对所述顺序密文中第一子密文进行顺序调整并生成第二密文，具体包括：基于映射关系对所述顺序密文中的多个所述子密文进行随机加密得到多个第一子密文；将多个所述第一子密文放置于所述顺序密文排列顺序中的尾部，最终得到多个第二密文，具体包括将顺序密文中的第i个子密文ic按照函数映射为乱序密文的第j个子密文，记作jdc，故dj＝1，其中映射函数为：Πi＝j,1≤i,j≤n，其中针对于i为自然数集合，具体为i∈[1,2,…,n]，将映射结果的结合定义为j，因此ci与jdc满足：其中C′为顺序密文，C″为乱序密文，其中乱序密文C″为：C″＝cd1,…cdn，其中乱序密文即为第二密文；基于映射关系对所述第二密文进行加密处理得到第二子密文，具体包括：基于AES加密算法和所述映射关系对所述第二密文进行加密处理得到第二子密文，将所述第二密文和所述第二子密文作为最终密文进行加密，第二密文为乱序密文，针对于乱序密文以及第二子密文作为加密的数据，对其进行加密相当对明文m加密，得到最终生成的密文为：C＝[cd1,…,cdn,cn+1]，其中明文m的表达为：对于明文m的推导过程基于顺序密文的表达，可以为以下过程：将多个所述加密数据进行聚合得到拼接后的目标加密数据，具体包括：获取多个所述数据块的加密数据的文本偏移量，基于偏移量进行排序，得到排序后的多个所述数据块的加密数据；基于顺序对多个所述数据块的加密数据进行拼接形成所述目标加密数据；提取所述目标电子仓单中的特征信息，基于预设的风险评价模型对所述特征信息进行评估得到评估结果，包括：将待处理的所述特征信息基于预设置的知识图谱模板进行处理得到含有待处理信息的目标知识图谱；对所述目标知识图谱进行学习表示，得到初始数据；所述知识图谱模板中设置有评价体系，并且在知识图谱模板中的评分体系中设置有具体的评分权重；所述评价体系采用三层指标结构:总目标、子目标层、指标层，其中针对于第三层的具体指标结构设置为：营业利润率、总资产报酬率、流动比率、速动比率、资产负载率、总资产周转率、净利润增长率、领导征信信息、质押物变现力、质押物价格稳定性、质押物合法性、质押物抗损耗能力、保险金额、保险年限、商品价格波动、汇率波动、相关经济政策、区域发展、专业技术人员数量、信息管理系统、组织架构、出入库保管制度、货物评价体系；并依据科研活动的特征，对选定的指标要素进行同质归类，形成10个二级指标，分别是：质押基础条件、申请人团队成员、信用水平、产品情况、经济政策形势、国际货币政策、保险能力、经营情况、管理水平、承损能力；对10个二级指标进行分类概况，形成4个一级指标，分别是：支撑指标、投入指标、产出指标、效益指标；所述知识图谱的结构为：实体类型集合为X＝{质押基础条件、申请人团队成员、信用水平、产品情况、保险能力、经营情况、管理水平}，然后构建各个实体的属性特征，质押基础条件＝{质押物变现力、质押物价格稳定性、质押物合法性、质押物抗损耗能力}，申请人团队成员＝{专业技术人员数量、组织架构}，信用水平＝{领导征信信息}，产品情况＝{商品价格波动}，保险能力＝{保险金额、保险年限、保险公司}、经营情况＝{营业利润率、总资产报酬率、流动比率、速动比率、资产负载率、总资产周转率、净利润增长率}，管理水平＝{信息管理系统、出入库保管制度}；将所述待处理的数据输入至训练后的BP神经网络得到期望输出；所述BP神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，所述输入层与评价指标数量相同，隐藏层的设置通过以下任一公式进行获取：其中，k为隐藏层节点数，n为输出层节点数，l为输出层节点数，a为1-10中的任一常数，所述隐藏层节点数的获取基于评价体系中的三级评价指标数量进行确定；所述评价指标与所述目标电子仓单的实体特征对应设置；所述BP神经网络的训练过程包括两部分，第一部分为对于知识图谱模板的数据结构的转换，第二部分为基于数据结构转换后的数据对BP神经网络进行训练的具体过程；针对于知识图谱模板的数据结构的转换包括：抽取所述知识图谱中的三元组结构的实体、关系以及关系平面进行向量初始化，基于正例三元组构建负例三元组，对所述正例三元组和所述负例三元组进行训练，采用随机梯度下降的优化方法，根据损失函数减小方向对实体、关系以及关系平面向量进行更新，直到损失函数趋于稳定时停止迭代，得到优化后的实体、关系以及关系平面的向量表示；所述负例三元组通过随机替换正例三元组中的头实体或者尾实体得到的；针对于获取到的结构转换的数据需要进行数据提取以及标注，具体为：经过数据转换后，所述目标知识图谱中的每一个实体都有一个与之对应的实体向量，每一种关系都有一个与之对应的关系向量和超平面，并利用以下公式提取全部实体向量在评分关系超平面中的投影向量集合Er，其中公式如下：Er＝Ei-wrT×Ei×wr，其中，Eri∈Er，表示一个实体向量在“评分”关系所对应的超平面中的投影向量；Ei表示该实体向量；wr表示评分关系所对应超平面的法向量；针对评价体系中的第三层评价指标进行确定，并对实体进行标注，将标注后的数据作为训练输入至对应的输入层；针对于训练后的BP神经网络进行对应的测试，测试方法包括：基于评价体系得到目标期望输出，并基于BP神经网络得到实时期望输出，比较二者之间的关系，基于设置的阈值确定训练后的BP神经网络是否完成；针对于BP神经网络的训练包括以下过程：针对于评价体系的构建方法包括：基于以上的一层、二层和三层评价指标构建评价体系，具体为：建立层级间的重要性影响关系，即设m个因素对上一层某因素存在相对重要性，根据特定的标度法则，第i个因素i＝1,2,3,…,m与第j个因素j＝1,2,3,…m比较判断，其相对重要程度为aij，构造的m阶矩阵可用于求解各因素关于某些准则的优先权重，称其为判断矩阵，记作：A＝aijm*m，通过“1—9标度方法”建立判断矩阵，具体的，标度ajm中的j与m表示第j个和第m个因素，运用专家访谈法和层次分析法，分别需要对一级指标与10个二级指标分别构造判断矩阵，具体如下：其中针对于10个二级指标的矩阵分别为：质押基础条件矩阵为：申请人团队成员矩阵为：信用水平矩阵为：产品情况矩阵为：经济政策形势矩阵为：经营情况矩阵为：国际货币政策矩阵为：管理水平矩阵为：承损能力矩阵为：保险能力矩阵为：基于上述矩阵，求出各个矩阵的最大特征根λmax以及相对应的特征向量W，即AiW＝λmax，此过程的具体过程包括：计算出各个判断矩阵对应的特征向量W，W的分量W1，W2，…，Wm就是对应于m个要素的相对重要度，即权重系数，其中，针对于计算权重系数的方法有和积法和方根法两种，采用和积法，因此仅对和积法进行描述：将判断矩阵每一列归一化：对按列归一化的判断矩阵，再按行求和，将求和结果进行归一化向量的获得，则W＝[W1,W2,W3,…Wm]即为所求结果，根据最大特征跟的计算公式：其中Awi表示向量AW的第i个分量，根据上述公式计算可得知对应的各个二级指标的权重以及对应指标标的最大特征值，并且可得知特征向量W以及各个指标的单排序矩阵P，其中特征向量矩阵如下：W＝0.0231,0.01165,0.0331,0.1521,0.0616,0.2090,0.0816,0.1109,0.2680,0.0440T；针对于二级层次的单排序矩阵如下：质押基础条件矩阵为：P2＝0.8000,0.2000T，申请人团队成员矩阵为：P3＝0.8000,0.2000T，信用水平矩阵为：P4＝0.2000,0.8000T，产品情况矩阵为：P5＝0.1782,0.7514,0.0704T，经济政策形势矩阵为：P6＝0.7500,0.2500T，经营情况矩阵为：P7＝0.4402,0.0920,0.1470,0.0368,0.2350,0.0491T，国际货币政策矩阵为：P8＝0.2000,0.8000T，管理水平矩阵为：P9＝0.1667,0.8333T，承损能力矩阵为：P10＝0.1667,0.8333T，保险能力矩阵为：P11＝0.1667,0.8333T。

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