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申请/专利权人：东方电气集团科学技术研究院有限公司

摘要：本发明公开了基于网络数据和人工智能技术的产业链风险信息监测方法，其步骤为：建立能源装备制造业产业链知识图谱；获取最新产业、公司和主营产品的信息，并进行数据清理和自然语言处理，对相关术语识别和标签打标；再对产业链、供应链的风险因素进行分析和量化，预估产业链风险等级，评估产业链风险状况，找到风险事件并确定风险等级；最后利用能源装备制造业产业链知识图谱寻找与风险事件存在潜在关系的公司和产品；若找到存在潜在关系的公司和产品，则将风险事件推送给相关部门人员；若未找到，则在能源装备制造业产业链知识图谱中补充对应潜在关系的节点和信息。本发明能有效监测获得风险事件的关联信息，便于及时了解和应对。

主权项：1.基于网络数据和人工智能技术的产业链风险信息监测方法，其特征在于监测步骤如下：步骤1，在已有的先验知识基础上，针对产业链中的实体建立能源装备制造业产业链知识图谱；所述能源装备制造业产业链知识图谱包含实体的信息和相互关系；步骤2，采用爬虫程序或者网络抓取工具，从第三方网站和或微信小程序获取最新的产业、公司和主营产品的信息，对获取的信息进行数据清理和自然语言处理；所述数据清理和自然语言处理的过程中，包括对产业、公司、产品和风险因素相关术语的识别和标签打标；步骤3，对产业链、供应链的风险因素进行分析和量化，对步骤2获取的信息进行整理并建立文本数据结构，将所述文本数据结构存储到文档型数据库NoSQL中；筛选影响产业链的各种风险因素，确定风险必选指标，建立概率统计模型评估不同风险因素的概率和影响程度；根据所述概率统计模型，使用风险必选指标，对风险事件进行定量评估；步骤4，利用建立的能源装备制造业产业链知识图谱，从所述文本数据结构中寻找与风险事件存在潜在关系的公司和产品；如果找到存在潜在关系的公司和产品，则将风险事件及其影响的行业、公司和产品信息推送给相关部门人员，以及时了解和应对可能出现的风险；如果未找到存在潜在关系的公司和产品，即能源装备制造业产业链知识图谱中缺乏与风险事件相关的信息，则在能源装备制造业产业链知识图谱中补充对应潜在关系的节点和潜在关系的信息，以扩充该能源装备制造业产业链知识图谱的内容。

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