金融知识图谱构建与挖掘研究【附数据】
📊 金融数据分析与建模专家 金融科研助手 | 论文指导 | 模型构建
✨ 专业领域：
金融数据的采集、整理与分析
基于数学模型的交易策略优化
评估和管理金融风险的方法构建
资产配置方案的优化设计
利用统计方法进行市场趋势预测
通过机器学习技术实现复杂金融市场分析
💡 擅长领域：
基于Python/R/MATLAB的数据量化分析 ； 机器学习模型的设计与构建 ； 金融市场的时间序列数据分析 ； 蒙特卡洛方法的应用 ； 风险评估与管理模型设计 ； 金融学术论文撰写技巧
金融数据的分析与管理
量化策略的设计与检验
投资组合的配置与优化
基于机器学习的风险评估方法
论文系统的学术写作辅导方案
个性化学术写作辅导方案
✅ 感谢科研之路上每一位共同奋斗的朋友！
伴随着互联网的推广及其核心技术的快速发展
本文从真实税务数据与金融知识图谱的应用需求出发，在图谱构建流程中对税务数据进行了系统化的处理工作。具体而言，在数据预处理阶段完成了数据清洗、去重以及规范化处理等基础工作以保障数据质量。随后通过逻辑推理或机器学习技术完成了知识推理环节的任务目标，并在此基础上构建了完整的金融知识图谱模型。最后在建模阶段将经过前述处理的数据组织成图表形式以便于后续的数据挖掘与应用分析
在构建过程中, 首先需要对税务数据进行前期处理, 包括剔除无效数据. 在此基础上, 采用补充缺失值的方式. 同时, 对采集的数据进行标准化处理. 接着, 根据金融知识图谱的应用场景, 分类构建节点与边. 具体而言, 包括企业的信息. 个人的资料. 税务记录等相关实体及其相互之间的关联关系. 然后, 利用知识推理技术, 从税务数据中提取企业间的关联信息. 如供应链上下游关系. 关联交易等信息, 并将其表示为图谱中的边. 最终将这些分类化的实体与关联信息整合至图数据库中, 实现完整的金融知识图谱构建.
（2）本文研究的核心内容是基于构建金融知识图谱的数据挖掘技术。在这一过程中积累并完善了丰富的企业间关系数据资源。未来研究中将重点探究如何利用这些企业间关系数据开展深入的数据挖掘工作，在识别潜在的企业风险模式和异常经营行为为例展开讨论。在深入分析部分，则会首先详细解析企业异常经营状况的基础上进行系统性考察与评估
基于BERT模型对税务数据中的文本信息展开处理工作后能够有效获取企业运营过程中所蕴含的关键价值要素其中包括企业的财务绩效与其运营表现等重要维度的数据指标。为此本研究致力于提升所构建的语言模型在复杂场景下的预测效能为此提出了一种创新性的解决方案即通过系统性地扩展训练样本库的质量和多样性来优化模型的学习效果从而使其能够更加精准地捕捉到各类文本要素的核心价值信息
在异常点检测领域中
此外，在本研究中我们还引入了一种新的方法即把Louvain社区发现算法应用于复杂的税务交易图网络实现了对企业的交易流进行社群分析并以图表形式呈现出来。该算法作为一种高效的社群识别工具在图论领域具有重要价值通过优化网络模块性能够有效地划分出不同类型的社群结构。在金融与税务相关场景中该算法能够揭示企业在间存在的合作关系并有助于识别潜在的关键关联企业以及风险聚集区
（3）在开发过程中对其中的数据进行了详细管理与利用，在本文研究中占比较大。
金融知识图谱可视化系统的搭建是一项重要内容。
在开发过程中对其中的数据进行了详细管理与利用，在本文研究中占比较大。
该系统能够将繁琐的图谱数据清晰呈现给用户，并帮助他们快速理解企业间的关系以及潜在风险因素
具体而言，在深入研究金融行业的行业背景及业务需求的基础上
该系统的主功能包含多样化的核心模块设计：
- 数据导入模块支持多样化的输入接口和文件格式处理。
- 图形展示模块提供多种呈现方式。
- 异常识别模块采用了先前介绍的数据挖掘技术。
- 结果汇总模块能够生成详尽的分析报告。
taxData = table();
taxData.CompanyID = randi([100000, 999999], 100, 1);
taxData.TaxAmount = randi([1000, 100000], 100, 1);
taxData.Year = randi([2015, 2023], 100, 1);
taxData.Sales = randi([10000, 500000], 100, 1);
taxData.Cost = randi([5000, 250000], 100, 1);
% 数据表格展示
disp(taxData);
% 异常检测示例
% 使用孤立森林算法进行异常检测
% 数据预处理
X = table2array(taxData(:, {'TaxAmount', 'Sales', 'Cost'}));
% 训练孤立森林模型
rng default; % For reproducibility
forest = isolationForest(X);
forest.NumObservationsToSample = 64;
forest.NumTrees = 100;
train(forest, X);
scores = anomalyScore(forest, X);
threshold = quantile(scores, 0.99); % 设置阈值，这里取99%分位数作为阈值
isAnomaly = scores > threshold;
anomalyTable = taxData(isAnomaly, :);
disp(anomalyTable);